Zep企业级机器人代理记忆平台，基于上下文图构建。

Zep 是一个专为 AI 代理设计的企业级记忆平台，旨在解决在众多用户、业务数据和过去交互中维护和管理代理记忆的难题。它旨在为代理提供对其运行环境的持续学习和演变的理解，从而提高代理交互的个性化和准确性。 Zep架构的核心是其专有的Context Graph Engine，该引擎构建和管理着由数百万个独立上下文图组成的“Context Lake”。这些图谱来源于多样的数据源，包括聊天记录、业务数据和用户交互。Zep通过自动上下文组装，为智能代理创建了高效、相关的上下文信息。 其关键功能之一是时间上下文图（temporal context graph），该图能够在新信息出现时自动使旧事实失效，从而确保智能体始终使用最新的数据进行推理。历史状态被保留为历史记录，允许智能体查询在过去任何日期成立的事实。该系统还结合了“观察”（Observations）功能， 其中分析图结构以揭示内存中的模式、重复出现和共现，为智能体提供超越孤立事实的全局视角。 Zep 强调企业级治理，提供基于属性的访问控制、策略驱动的数据保留和完整的源头跟踪等功能。图谱中的每个事实都可以追溯到其原始来源，保证了可审计性。该平台专为性能而设计，即使在处理多达 1 亿个实体的大型图谱时，其检索延迟也低于 200 毫秒。 Zep旨在实现无缝集成，可以与现有的代理框架一起使用，也可以独立使用，并提供Python、TypeScript和Go的SDK。作为企业代理栈的基础层，Zep提供了一个可扩展且受控的解决方案，用于管理复杂、不断演变的代理内存。