Graphitiとは？
Graphiti は、会話、文書、構造化データから AI エージェント向けのナレッジグラフを作ります。各事実（2 つのエンティティを結ぶエッジ）は、いつ有効になったか、そし て後で矛盾が生じた場合はいつ無効になったかを記録します。古い事実は削除されずに残り、すべての事実はそれを生んだエピソードまでたどれます。そのためエージェントは、今何が真か、また以前のある日付に何が真だったかを問えます。
新しいデータは段階的に追加され、一括での再構築は不要です。検索は埋め込み、BM25 のキーワード照合、グラフの探索を組み合わせます。Neo4j、FalkorDB、Amazon Neptune で動き（Kuzu への対応は、上流のプロジェクトが保守されていないため非推奨です）、デフォルトで OpenAI を使い、Anthropic、Gemini、Groq、任意の OpenAI 互換エンドポイントにも対応します。参考実装の MCP サーバーと REST サーバーが含まれています。
Graphiti は、商用のコンテキストサービスである Zep の内部にあるグラフ構築のフレームワークです。Zep は独自の Konig グラフデータベースによるマネージドストレージ、ユーザーとスレッド、ダッシュボード、SLA を加えます。Graphiti 単体はセルフホストのみで、データベース、LLM、埋め込みモデルは自分で用意し、テナント分離とアクセス制御も自分で作ります。
Graphitiは使う価値があるか？
Graphiti は、単純なベクトルメモリーが誤る問題、つまり変わる事実を解決します。顧客が引っ越したり、ポリシーが差し替えられたりすると、ベクトルストアは両方の版を返しますが、Graphiti は古い事実を無効と印を付け、その履歴を残します。プロジェクトは活発で、GitHub のスターは約 32,200、v0.31.2 は 2026年10月20日にリリースされました。
根拠の大半はベンダーによる報告です。Zep の論文は、Deep Memory Retrieval ベンチマークで MemGPT の 93.4% に対して 94.8%、LongMemEval で最大 18.5% の精度向上を報告し、ベースラインの実装と比べて応答のレイテンシーを 90% 削減したとしています。クエリには LLM の呼び出しが不要で、これが検索の速い理由です。Zep の研究ページは、マネージドサービスについて LongMemEval での p95 の検索時間が 162 ms だったと報告していますが、これはセルフホストの Graphiti とは別物です。
コストは取り込み時にかかります。すべてのエピソードが LLM を通ってエンティティの抽出と重複の解消を受けます。README は、構造化出力が信頼できないモデルは誤ったスキーマを返して取り込みを壊すと警告しており、小さなローカルモデルでは問題が悪化します。プロバイダーの 429 エラーを避けるため、並行数のデフォルトは 10 操作（SEMAPHORE_LIMIT）で、引き上げるまで一括の読み込みは遅くなります。
デプロイ前にはセキュリティに注意が必要です。参考実装の MCP サーバーと REST サーバーには認証がないため、呼び出し元は誰でも任意の group_id のデータを読み、変更し、削除できます。また、サンプルの Compose ファイルはデフォルトのデータベース認証情報を使っています。2026年3月に公開された深刻度の高い Cypher インジェクションのアドバイザリーは 0.28.2 で修正されました。PostHog への匿名のテレメトリーはデフォルトでオンで、対象は設定の選択であってグラフの内容ではありません。
Zep との結びつきは、以前の報道が示していたより強いものです。README は現在、Graphiti を Zep の内部にあるフレームワークと呼んでいます。つまりオープンソースの道は、Zep が料金を取るストレージ、テナント分離、 ツールを除いた同じエンジンです。そのため、自作するか買うかの計算はかなり明快です。Zep の Flex プランは月 $125 で 50,000 クレジット、エピソードの 350 バイトにつき 1 クレジットです。これを、Neo4j か FalkorDB の運用と自前の抽出呼び出しの費用と比べることになります。
真価を発揮する場面
顧客アカウント 5,000 件の B2B SaaS 向けにサポートエージェントを作るバックエンドエンジニア
プラン、担当者、未解決のインシデントなど、変わるアカウントの事実を覚えておく
チケットと CRM の更新をエピソードとして Neo4j か FalkorDB に取り込みます。置き換えられた事実は削除されずに無効になるため、エージェントは前四半期のプランが何だったかを答えられます。エピソードごとに LLM の抽出呼び出しの費用がかかりますが、検索には費用はかかりません。
患者データを VPC の外に出せないヘルステックのチーム
エージェントのメモリーを完全に自社のインフラで動かす
vLLM や Ollama などの OpenAI 互換サーバー経由のローカルモデルとセルフホストの FalkorDB に Graphiti を向け、テレメトリーをオフにします。小さなモデルは抽出のスキーマを壊すことが多いため、使える中で最も 高性能なローカルモデルを使い、並行数は低く抑えます。
エージェントのメモリーを自作するか買うかを検討するプロダクトマネージャー
セルフホストの Graphiti と Zep のマネージドサービスの費用を比べる
Zep の Free 枠は月 10,000 クレジット、Flex は $125 で 50,000 クレジットで、HIPAA の BAA と BYOC は Enterprise のみです。Graphiti なら料金はかかりませんが、認証、テナント分離、運用はチームに任されます。
導入前に確認すること
- 導入
- pip install graphiti-core（Python 3.10 以降）に加え、Neo4j 5.26 か FalkorDB 1.1.2 を用意します。FalkorDB は docker run 1 回で起動します。デフォルトの LLM と埋め込みモデルは OpenAI です。リポジトリの Docker Compose で、データベースと参考実装のサービスが立ち上がります。
- 連携
- Neo4j、FalkorDB、Amazon Neptune（全文検索には OpenSearch Serverless を併用）、非推奨の Kuzu。OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Gemini、Groq、任意の OpenAI 互換エンドポイント。参考実装の MCP サーバーと FastAPI サーバー、LangGraph のガイド。
- データとプライバシー
- グラフのデータは自分のデータベースにとどまりますが、エピソードのテキストは設定した LLM と埋め込みモデルに送られます。オプションの Jev による重複排除のルーティングを使うと、重複排除のプロンプトが TypeSafe に送られます。PostHog のテレメトリーはデフォルトでオンで、GRAPHITI_TELEMETRY_ENABLED=false で止められます。深刻度の高い Cypher インジェクションが 0.28.2 で修正されました。
- 大規模利用時のコスト
- ライセンス料はありません。グラフデータベースと、エピソードごとの抽出と重複排除の呼び出しに支払い、量が増えるとこれがコストの大半を占めます。Zep のマネージドサービスは月 $125 で 50,000 クレジットから始まり、追加の 10,000 クレジットごとに $25 です。
- 制限
- 構造化出力に従わないモデルでは取り込みが失敗します。デフォルトの並行数 10 が一括の読み込みを抑えます。参考実装のサーバーは本番向けではありません。未解決の issue とプルリクエストは 494 件です。
良い点
- 上書きせずに事実の有効性を時間とともに追跡する
- 一括再構築なしの段階的な更新
- クエリ時に LLM の呼び出しがない
- Neo4j、FalkorDB、Neptune と複数のモデルプロバイダーから選べる
気になる点
- LLM に大きく頼る取り込みには構造化出力に対応したモデルが必要
- 参考実装の MCP サーバーと REST サーバーには認証がない
- テレメトリーはデフォルトでオン
- ベンチマークの結果はベンダーによる報告
おすすめの人
ユーザー、アカウント、世の中についての変わる事実を覚えておく必要がある、長期稼働のエージェントを作るチーム。
Graphitiの代替
Graphiti：よくある質問
- Graphitiは使う価値があるか？
- 事実が時間とともに変わるエージェントにとって、Graphiti は最有力のオープンソースのメモリー層です。ただし、グラフデータベースを運用し、書き込みのたびに LLM による抽出の費用を払うことが前提です。 評価は5点満点中4.3点です。
- Graphitiの料金は？
- Apache 2.0 の下で無料のオープンソースです。グラフデータベースは自分で用意し、取り込み時の LLM と埋め込みの呼び出しに料金を支払います。
- Graphitiの欠点は？
- LLM に大きく頼る取り込みには構造化出力に対応したモデルが必要; 参考実装の MCP サーバーと REST サーバーには認証がない; テレメトリーはデフォルトでオン; ベンチマークの結果はベンダーによる報告.
- Graphitiは誰に向いているか？
- ユーザー、アカウント、世の中についての変わる事実を覚えておく必要がある、長期稼働のエージェントを作るチーム。
- チームや本番環境でGraphitiを使うと費用はいくらか？
- ライセンス料はありません。グラフデータベースと、エピソードごとの抽出と重複排除の呼び出しに支払い、量が増えるとこれがコストの大半を占めます。Zep のマネージドサービスは月 $125 で 50,000 クレジットから始まり、追加の 10,000 クレジットごとに $25 です。
- Graphitiは企業データを扱っても安全か？
- グラフのデータは自分のデータベースにとどまりますが、エピソードのテキストは設定した LLM と埋め込みモデルに送られます。オプションの Jev による重複排除のルーティングを使うと、重複排除のプロンプトが TypeSafe に送られます。PostHog のテレメトリーはデフォルトでオンで、GRAPHITI_TELEMETRY_ENABLED=false で止められます。深刻度の高い Cypher インジェクションが 0.28.2 で修正されました。
- Graphitiの代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はMem0, Cognee, LightRAG 、 Neo4jです。
回答確認日：2026年10月23日