Qu’est-ce que Graphiti ?
Graphiti construit un graphe de connaissances pour les agents IA à partir de conversations, de documents et de données structurées. Chaque fait (une arête entre deux entités) enregistre quand il est devenu valide et, s'il est contredit plus tard, quand il a été invalidé ; les anciens faits sont gardés, pas supprimés, et chaque fait remonte à l'épisode qui l'a produit. Cela laisse un agent demander ce qui est vrai maintenant et ce qui était vrai à une date antérieure.
Les nouvelles données sont ajoutées de façon incrémentale, sans reconstruction par lots. La recherche combine les embeddings, la correspondance de mots-clés BM25 et le parcours de graphe. Il tourne sur Neo4j, FalkorDB ou Amazon Neptune (la prise en charge de Kuzu est dépréciée parce que le projet amont n'est pas maintenu), utilise OpenAI par défaut et prend en charge Anthropic, Gemini, Groq et tout endpoint compatible OpenAI. Des serveurs MCP et REST de référence sont inclus.
Graphiti est le framework de construction de graphe à l'intérieur de Zep, un service de contexte commercial qui ajoute un stockage managé sur sa propre base de données de graphe Konig, des utilisateurs et des fils, des tableaux de bord et des SLA. Graphiti seul est auto-hébergé uniquement : vous fournissez la base de données, le LLM et l'embedder, et construisez la tenance et le contrôle d'accès vous-même.
Graphiti vaut-il le coup ?
Graphiti résout un problème que la mémoire vectorielle simple gère mal : les faits qui changent. Si un client déménage ou une politique est remplacée, un magasin de vecteurs renvoie les deux versions ; Graphiti marque l'ancien fait invalide et garde son historique. Le projet est actif, avec environ 32 200 étoiles GitHub et v0.31.2 publiée le 20 octobre 2026.
Les preuves sont surtout rapportées par le fournisseur. L'article de Zep rapporte 94,8 % contre 93,4 % de MemGPT sur le benchmark Deep Memory Retrieval et des gains d'exactitude allant jusqu'à 18,5 % sur LongMemEval, avec une latence de réponse réduite de 90 % contre les implémentations de base. Les requêtes n'ont besoin d'aucun appel LLM, ce qui explique pourquoi la récupération est rapide ; la page de recherche de Zep rapporte une récupération p95 de 162 ms sur LongMemEval pour son service managé, ce qui n'est pas la même chose qu'une installation Graphiti auto-hébergée.
Les coûts se situent à l'ingestion. Chaque épisode passe par un LLM pour extraire les entités et résoudre les doublons, et le README avertit que les modèles sans sortie structurée fiable renvoient le mauvais schéma et cassent l'ingestion, un problème qui s'aggrave avec les petits modèles locaux. La concurrence est par défaut à 10 opérations (SEMAPHORE_LIMIT) pour éviter les erreurs 429 des fournisseurs, si bien que les chargements en masse sont lents jusqu'à ce que vous la releviez.
La sécurité a besoin d'attention avant le déploiement. Les serveurs MCP et REST de référence n'ont pas d'authentification, si bien que n'importe quel appelant peut lire, changer ou supprimer des données dans n'importe quel group_id, et les fichiers Compose d'exemple utilisent des identifiants de base de données par défaut. Un avis d'injection Cypher de forte sévérité, publié en mars 2026, a été corrigé en 0.28.2. La télémétrie anonyme vers PostHog est activée par défaut et couvre les choix de configuration, pas le contenu du graphe.
Le lien avec Zep est plus étroit que la couverture antérieure ne le suggérait : le README appelle désormais Graphiti le framework à l'intérieur de Zep, si bien que la voie open source est le même moteur sans le stockage, la tenance et l'outillage que Zep facture. Cela rend le calcul construire-ou-acheter assez clair. Le plan Flex de Zep coûte 125 $ par mois pour 50 000 crédits à un crédit par 350 octets d'épisode, contre faire tourner Neo4j ou FalkorDB plus vos propres appels d'extraction.
Là où il fait la différence
Un ingénieur backend qui construit un agent de support pour un SaaS B2B avec 5 000 comptes clients
Se souvenir de faits de compte qui changent, comme l'offre, le propriétaire et les incidents ouverts
Ingérez les tickets et les mises à jour CRM comme épisodes dans Neo4j ou FalkorDB ; les faits remplacés sont invalidés plutôt que supprimés, si bien que l'agent peut dire quelle était l'offre le trimestre dernier. Chaque épisode coûte des appels d'extraction LLM ; la récupération n'en coûte aucun.
Une équipe health-tech dont les données patient ne peuvent pas quitter son VPC
Faire tourner la mémoire d'agent entièrement sur sa propre infrastructure
Pointez Graphiti vers un mod èle local via un serveur compatible OpenAI comme vLLM ou Ollama et un FalkorDB auto-hébergé, et désactivez la télémétrie. Utilisez le modèle local le plus capable disponible et gardez la concurrence basse, car les petits modèles cassent souvent le schéma d'extraction.
Un chef de produit qui pèse construire contre acheter pour la mémoire d'agent
Chiffrer Graphiti auto-hébergé contre le service managé de Zep
Le palier Free de Zep donne 10 000 crédits par mois et Flex 125 $ pour 50 000, avec des BAA HIPAA et du BYOC uniquement sur Enterprise. Graphiti évite les frais mais laisse l'authentification, la tenance et les opérations à votre équipe.
Avant de vous engager
- Mise en route
- pip install graphiti-core (Python 3.10 ou plus récent) plus Neo4j 5.26 ou FalkorDB 1.1.2, qui démarre avec un docker run ; OpenAI est le LLM et l'embedder par défaut. Le Docker Compose du dépôt lance la base de données avec les services de référence.
- Intégrations
- Neo4j, FalkorDB, Amazon Neptune (avec OpenSearch Serverless pour la recherche plein texte) et Kuzu déprécié ; OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Gemini, Groq et tout endpoint compatible OpenAI ; serveurs MCP et FastAPI de référence ; un guide LangGraph.
- Données et confidentialité
- Les données de graphe restent dans votre base de données, mais le texte des épisodes va au LLM et à l'embedder que vous configurez, et le routage de déduplication Jev optionnel envoie les prompts de déduplication à TypeSafe. La télémétrie PostHog est activée par défaut ; réglez GRAPHITI_TELEMETRY_ENABLED=false. Une injection Cypher de forte sévérité a été corrigée en 0.28.2.
- Coût à grande échelle
- Pas de frais de licence ; vous payez la base de données de graphe et les appels d'extraction et de déduplication à chaque épisode, qui dominent le coût à grande échelle. Le service managé de Zep commence à 125 $ par mois pour 50 000 crédits, avec 25 $ par 10 000 supplémentaires.
- Limites
- L'ingestion échoue avec les modèles qui ne respectent pas la sortie structurée ; la concurrence par défaut de 10 freine les chargements en masse ; les serveurs de référence ne sont pas pour la production ; 494 issues et pull requests ouvertes.
Les points forts
- Suit la validité des faits au fil du temps au lieu d'écraser
- Mises à jour incrémentales sans reconstruction par lots
- Pas d'appel LLM au moment de la requête
- Choix de Neo4j, FalkorDB ou Neptune et de plusieurs fournisseurs de modèles
Les points faibles
- L'ingestion lourde en LLM a besoin de modèles à sortie structurée
- Les serveurs MCP et REST de référence n'ont pas d'authentification
- Télémétrie activée par défaut
- Les résultats de benchmark sont rapportés par le fournisseur
Idéal pour
Les équipes qui construisent des agents de longue durée devant se souvenir de faits changeants sur les utilisateurs, les comptes ou le monde.
Alternatives à Graphiti
Graphiti : questions fréquentes
- Graphiti vaut-il le coup ?
- Pour les agents dont les faits changent au fil du temps, Graphiti est la couche de mémoire open source à battre, pourvu que vous fassiez tourner une base de données de graphe et payiez l'extraction LLM à chaque écriture. Nous lui donnons 4.3 sur 5.
- Combien coûte Graphiti ?
- Gratuit et open source sous Apache 2.0. Vous fournissez la base de données de graphe et payez les appels LLM et d'embedding pendant l'ingestion.
- Quels sont les inconvénients de Graphiti ?
- L'ingestion lourde en LLM a besoin de modèles à sortie structurée; les serveurs MCP et REST de référence n'ont pas d'authentification; télémétrie activée par défaut; les résultats de benchmark sont rapportés par le fournisseur.
- À qui s’adresse Graphiti ?
- Les équipes qui construisent des agents de longue durée devant se souvenir de faits changeants sur les utilisateurs, les comptes ou le monde.
- Combien coûte Graphiti pour une équipe ou en production ?
- Pas de frais de licence ; vous payez la base de données de graphe et les appels d'extraction et de déduplication à chaque épisode, qui dominent le coût à grande échelle. Le service managé de Zep commence à 125 $ par mois pour 50 000 crédits, avec 25 $ par 10 000 supplémentaires.
- Graphiti est-il sûr pour les données de l’entreprise ?
- Les données de graphe restent dans votre base de données, mais le texte des épisodes va au LLM et à l'embedder que vous configurez, et le routage de déduplication Jev optionnel envoie les prompts de déduplication à TypeSafe. La télémétrie PostHog est activée par défaut ; réglez GRAPHITI_TELEMETRY_ENABLED=false. Une injection Cypher de forte sévérité a été corrigée en 0.28.2.
- Quelles sont les meilleures alternatives à Graphiti ?
- Les alternatives les plus proches que nous avons testées sont Mem0, Cognee, LightRAG et Neo4j.
Réponses vérifiées le 23 oct. 2026.