Zep

Агент помнит, что пользователь однажды пожаловался на треснувшие кроссовки Adidas и после этого твёрдо решил перейти на Nike, — и когда через месяц тот же человек снова напишет в поддержку, контекст уже под рукой. Так на сайте Zep объясняют работу платформы: она собирает бизнес-данные, документы и переписки в общий графовый слой и отдаёт агентам именно тот контекст, который нужен для конкретной задачи.

Что умеет

• Строит Context Graph — граф фактов о пользователях, организациях, агентах и доменах, который растёт вместе с бизнесом
• Работает поверх собственной графовой базы Konig и держит время отклика ниже 200 мс независимо от размера графа — хоть 10 тысяч связей, хоть 100 миллионов
• Фиксирует, когда факт устарел, и хранит историю: агент может рассуждать о том, что верно сейчас, или о том, что было верно в конкретную дату
• Замечает повторяющиеся паттерны в поведении — например, что пользователь обновляет тариф через две недели после каждого релиза
• Прослеживает любой факт до источника — сообщения, документа, события — для аудита ответа агента
• Разграничивает доступ и хранение данных на уровне самого графа, а не отдельной надстройкой
• Даёт SDK на Python, TypeScript и Go и работает с любым агентным фреймворком или без него

Цены и доступ

Тарифы на сайте не раскрыты, есть отдельная страница для крупных компаний и форма запроса демо.

Для команды, которая строит агента дальше первого прототипа, это ровно тот слой, которого обычно не хватает: не промпт становится слабым местом, а память — то, что агент забывает через пять реплик.