반년 전 Zep 논문을 해부할 때는 'Zep의 엔진은 Graphiti'라는 한 줄로 충분했습니다. 지금은 Konig, Context Lake, Memory MCP 서버, Graphiti MCP 서버처럼 이름이 늘어 누가 무슨 일을 하는지 헷갈립니다. 이 글은 도서관에 빗대어 문·접수대·사서·서고·대출 데스크·관리 규정 여섯 층으로 생태계를 정리하고, 문장 하나가 기억이 되기까지 어느 구성요소를 거치는지 위젯으로 따라갑니다. 열린 것과 닫힌 것, 요금과 크레딧 계산법, 직접 운영과 서비스 이용 중 무엇을 고를지도 함께 다룹니다.
지난 4월 Zep 논문 해부 글에서는 그림이 단순했습니다. Zep이라는 서비스가 있고, 그 엔진이 Graphiti라는 시간 인식 지식 그래프였습니다.
반년이 지난 지금 Zep 문서를 열면 낯선 이름이 여럿 나옵니다. Konig, Context Lake, Context Graph, Memory MCP 서버, Graphiti MCP 서버, Observations. 비슷해 보이는 이름이 서로 다른 것을 가리키기도 하고, 다른 이름이 같은 것을 가리키기도 합니다.
이 글의 목표는 하나입니다. 누가 무슨 일을 하고, 무슨 일은 하지 않는지를 지도 한 장으로 정리하는 것입니다.
에이전트의 기억 시스템은 도서관과 닮았습니다. 자료가 들어오고, 누군가 정리하고, 어딘가에 보관하고, 필요할 때 찾아서 내줍니다. Zep 생태계의 이름들은 이 여섯 자리 가운데 하나에 앉습니다.
아래 표는 같은 내용을 한눈에 보도록 줄인 것입니다.
| 층 | Zep을 쓸 때 | Graphiti를 직접 쓸 때 |
|---|---|---|
| 드나드는 문 | SDK, Memory MCP 서버, 프레임워크 통합 | graphiti-core 패키지, Graphiti MCP 서버 |
| 접수대 | 수집 API, Batch API, zep-ingest | add_episode를 부르는 내 코드 |
| 사서 | Graphiti | Graphiti |
| 서고 | Konig (비공개) | Neo4j, FalkorDB, Amazon Neptune 중 선택 |
| 대출 데스크 | 그래프 검색 + Context Block 조립 | 하이브리드 검색 (조립은 직접) |
| 관리 규정 | 접근 정책, 출처 추적, 감사 로그 | 직접 구축 |
두 열에서 같은 것은 사서 한 줄뿐입니다. 이 점이 생태계를 이해하는 열쇠입니다.
Graphiti는 들어온 자료(에피소드)를 읽고 세 가지를 합니다.
valid_at)를 붙입니다.invalid_at)을 적습니다. 지우지 않습니다.Graphiti가 하지 않는 일도 분명합니다. 카드를 보관하지 않고, 사용자를 관리하지 않고, 누가 무엇을 볼 수 있는지 정하지 않습니다. 저장소 README도 올해 8월 제목을 "시간 지식 그래프를 만드는 프레임워크"로 바꿔 이 범위를 분명히 했습니다.
Apache-2.0 라이선스이고 깃허브 별은 약 3만 1천 개입니다. 최신 판은 9월 8일의 v0.30.2입니다.
Graphiti를 직접 쓰면 카드를 넣을 서고를 스스로 골라야 합니다. 지원되는 곳은 Neo4j, FalkorDB, Amazon Neptune입니다. FalkorDB는 별도 서버 없이 프로세스 안에 넣어 쓰는 임베디드 판도 있어 실험하기 좋습니다. Kuzu는 원 프로젝트의 관리가 멈춰 6월에 지원 종료가 예고됐으니 새로 시작한다면 피하는 편이 낫습니다.
Zep은 한동안 기성 그래프 DB 위에서 돌았습니다. 그러다 규모가 커지면서 맞지 않는 점이 드러났다고 8월 27일 글에서 밝혔습니다. 범용 그래프 DB는 큰 그래프 하나를 메모리에 올려 복잡하게 질의하는 상황을 전제합니다. Zep의 일은 정반대였습니다. 사용자마다, 고객마다 따로 있는 작은 그래프 수백만 개를 다루고, 그 대부분은 어느 순간에나 잠들어 있습니다.
그래서 만든 것이 Konig입니다. 핵심은 세 층으로 나눈 보관입니다.
이렇게 하면 비용이 전체 그래프 수가 아니라 지금 깨어 있는 그래프 수를 따라갑니다. 그래프마다 전문 검색과 벡터 색인이 함께 들어 있고, 그래프가 사용자별로 따로 있으니 남의 기억이 검색 결과에 섞일 여지가 구조적으로 없습니다.
Konig는 공개되지 않았습니다. 제품 페이지 주소는 context-graph-engine이고 Graphiti README도 "Context Graph Engine"이라고 부르는데, 둘 다 Konig를 가리킵니다.
기억은 꺼내 쓸 때 가치가 생깁니다. 대출 데스크는 의미 검색, 키워드 검색, 그래프 탐색을 섞어 지금 대화에 필요한 것을 찾습니다. 이 검색은 Graphiti에도 들어 있습니다.
Zep이 여기에 더한 것은 Context Block입니다. 사실, 엔티티, 원문, 대화 요약, 사용자 요약을 프롬프트에 바로 넣을 수 있는 문자열 하나로 묶어 줍니다. thread.get_user_context() 한 번이면 받습니다. 유료 상위 요금제에서는 여러 사실에 걸친 반복 패턴을 정리한 Observations도 함께 들어옵니다.
대출 데스크가 하지 않는 일은 답을 만드는 것입니다. 받은 덩어리를 프롬프트 어디에 넣을지, 어떤 모델을 부를지는 애플리케이션이 정합니다.
기업이 기억 시스템을 쓰려면 누가 무엇을 볼 수 있는지가 먼저 정해져야 합니다. Zep이 올해 여름 집중적으로 추가한 부분입니다.
한 가지는 문서가 분명히 선을 긋습니다. 에이전트가 어떤 도구를 쓰고 어떤 행동을 해도 되는지는 Zep이 아니라 애플리케이션의 책임입니다.
같은 도서관에 들어가는 문이 여럿입니다.
역할을 외우는 것보다 한 번 따라가 보는 편이 빠릅니다. 지난 글의 예시였던 김지수의 이사를 다시 가져왔습니다.
| 헷갈리는 짝 | 차이 |
|---|---|
| Zep과 Graphiti | Graphiti는 사서(오픈소스 프레임워크), Zep은 사서를 고용해 운영하는 도서관(관리형 서비스)입니다. |
| Konig와 Context Graph Engine | 같은 것입니다. Zep의 비공개 그래프 데이터베이스입니다. |
| Context Lake와 Context Graph | Context Graph는 사용자나 고객 한 명분의 그래프 하나, Context Lake는 그런 그래프 수백만 개를 관리하는 시스템 전체입니다. |
| Memory MCP 서버와 Graphiti MCP 서버 | 앞의 것은 Zep 계정과 회사 로그인이 필요한 서비스, 뒤의 것은 내 컴퓨터에 직접 띄우는 오픈소스입니다. |
| 지식 그래프와 컨텍스트 그래프 | Zep이 올해 바꿔 부르기 시작한 이름입니다. 사실마다 유효 기간과 출처가 붙은 그래프라는 점을 강조합니다. |
| Zep Cloud와 Community Edition | Community Edition은 2025년 4월에 지원이 끝났습니다. 지금 깃허브의 getzep/zep 저장소는 제품이 아니라 예제와 통합 패키지 모음입니다. |
| 상황 | 맞는 선택 | 이유 |
|---|---|---|
| 내 Claude나 Cursor에 기억을 붙여 보고 싶다 | Graphiti MCP 서버 | 도커로 FalkorDB와 함께 한 번에 뜹니다. 언어 모델 API 키만 있으면 됩니다. |
| 데이터가 밖으로 나가면 안 되고, 운영할 사람이 있다 | Graphiti 직접 운영 | 그래프 DB와 모델을 직접 고릅니다. 사용자 관리와 권한은 스스로 만들어야 합니다. |
| 제품에 기억 기능을 빨리 넣고 싶다 | Zep 무료 또는 Flex | 사용자·대화 저장과 Context Block을 바로 씁니다. |
| 전사 에이전트에 권한과 감사가 필요하다 | Zep Enterprise | 접근 정책, 고객 키 암호화, 고객 클라우드 안 배포가 여기에 있습니다. |
Zep의 요금은 크레딧으로 셉니다. 요금 페이지 기준으로 에피소드 350바이트까지가 1크레딧이고, 350바이트가 늘 때마다 1크레딧이 더 듭니다.
| 요금제 | 월 요금 | 포함 크레딧 | Memory MCP 좌석 |
|---|---|---|---|
| 무료 | 0 | 10,000 | 1 |
| Flex | 125달러 | 50,000 | 5 |
| Flex Plus | 375달러 | 200,000 | 15 |
| Enterprise | 협의 | 협의 | 협의 |
Graphiti를 직접 운영하면 사용료는 없지만 공짜는 아닙니다. 3장에서 봤듯 수집 한 건마다 언어 모델을 여러 번 부르고, 그래프 DB 운영비가 듭니다. README는 구조화 출력을 지원하는 모델을 쓰라고 권하고, 작은 모델에서는 수집이 실패할 수 있다고 경고합니다.
Zep은 현재 LongMemEval 정확도 90.2%, LoCoMo 94.7%, 검색 지연 p95 162밀리초를 내세웁니다. 지난 글에서 소개한 논문 수치(LongMemEval 71.2%, 응답 2.58초)와 나란히 놓고 싶어지지만 그러면 안 됩니다.
또 하나, 이 수치는 Konig 위에서 도는 Zep 서비스의 것입니다. Graphiti를 Neo4j에 올려 직접 운영할 때 같은 속도가 난다는 뜻이 아닙니다. Zep 문서도 관리형 서비스에는 자체 추출 모델과 리랭커가 더해진다고 적고 있습니다.
반년 전에는 "Zep의 엔진은 Graphiti"라고 쓰면 충분했습니다. 지금은 한 줄을 더 붙여야 정확합니다. 사서는 Graphiti, 서고는 Konig입니다. 그리고 사서만 데려올지, 도서관의 회원이 될지는 운영할 사람과 데이터가 머물 곳을 보고 정하면 됩니다.
