AI Ajanlarınız Her Şeyi Unutuyor: Bunu Düzelten 10 Bellek Aracı

Son güncelleme: 9 Ağustos 2026. cognee, yayınladığı BEAM ve HotpotQA sayıları ve hiçbir şeyi ücretli katmanın arkasına kilitlemeyen Apache 2.0 lisansı sayesinde sıralamaya 3. sıradan katılıyor. Geri kalan her şey temmuzda yeniden doğrulandı: Mem0 ücretsiz katman limitlerini üçe katladı, Zep kendi kendine barındırılan Community Edition'ı kaldırdı (Graphiti'nin kendisi açık kaynak olarak kalıyor), Pinecone vektör sayısı sınırından GB tabanlı fiyatlandırmaya geçti ve Letta gerçek bir 20 $/ay Pro bulut katmanı yayınladı.

2026'nın en iyi yapay zeka ajan bellek araçları şunlardır: Mem0 (genel olarak en iyi), Zep (zamansal bağlam için en iyi), Honcho (kullanıcıları zaman içinde modellemek için en iyisi), cognee (kendi sunucunuzda barındırılan en iyi graf belleği), Pinecone (en iyi yönetilen vektör deposu) ve Letta (tam kontrol için en iyi). Üretim sistemlerinin çoğu, Mem0, Zep veya cognee gibi özel bir bellek platformunu Pinecone veya Redis gibi bir depolama katmanıyla birleştirir — tek bir araç nadiren hem çıkarımı hem de geniş ölçekte geri almayı tek başına karşılar.

Bir yapay zeka ajan bellek aracı seçmek aslında bir stack kararıdır. Çıkarma ve geri alma için bir bellek platformuna, ayrıca altında depolama, önbellekleme veya graf sorguları için bir altyapıya ihtiyacınız var. Konuya yeni misiniz? Temel bilgiler için yapay zeka ajan belleği hakkındaki kapsamlı kılavuzumuza göz atın.

Bu araçları üretim ajan sistemlerinde test ettik. İşte sıralama – ve daha da önemlisi, nedenleri.

Sıralama Özeti

*Zep, kendi kendine barındırılan Community Edition'ı 2025'te kaldırdı. Altında yatan Graphiti motoru hâlâ açık kaynak ve tek başına kendi sunucunuzda barındırılabilir; ancak Zep ürününün tamamı değil.

Her araç ya ücretsiz bir katman ya da tamamen açık kaynak bir yol sunuyor (çoğu zaman ikisini birden); bu yüzden hiçbir şey harcamadan prototip oluşturabilirsiniz. Sıralama; geliştirici deneyimini, üretim olgunluğunu, topluluk büyüklüğünü ve geniş ölçekte değeri ağırlıklı olarak değerlendiriyor. Gelin her birini ayrıntılı inceleyelim.

1. Mem0 – Genel Olarak En İyi

Mem0 şu anda en popüler özel bellek platformu ve birinci sırayı hak ediyorsa bunun iyi nedeni var. 61,2K GitHub yıldızı (haziranda 47,8K idi) ve seed ve Seri A turlarında toplam $24M ile YC destekli olan bu platform, alandaki en aktif topluluğa sahip.

İyi Yönleri

Mem0'ın hibrit mimarisi vektör aramasını, bilgi graflarını (Pro'da) ve anahtar-değer depolamayı birleştiriyor. Öne çıkan özellik otomatik bellek çıkarımı – konuşmaları besliyorsunuz ve sistem manuel etiketleme olmaksızın gerçekleri, tercihleri ve ilişkileri çıkarıyor. Bu çıkarım adımını kendiniz oluşturmayı tercih ederseniz, yapılandırılmış çıktı kütüphaneleri modelin döndürdüğü verilerde tutarlı bir şema uygulamanıza yardımcı olur. Çoklu kullanıcı ve çoklu ajan desteği yerleşik olarak geliyor; tek bir Mem0 örneği tüm ürününüze hizmet edebiliyor.

Geliştirici deneyimi gerçekten akıcı. 10 dakikadan kısa sürede kullanıma hazırsınız ve API tasarımı ilk okumada anlaşılıyor. Yönetilen platform; gömme, tekilleştirme ve çakışma çözümünü üstleniyor – bu da sizin tarafınızda daha az yapıştırıcı kod anlamına geliyor.

Kötü Yönleri

Graf belleği – en çekici özelliklerden biri – aylık 249 $ Pro planının arkasında kilitli. Mem0, 2026 fiyat güncellemesinde ücretsiz katman limitlerini üçe katladı: ayda 1K bellekten 10K belleğe. Yani ücretsiz katman artık salt bir demoyu değil, gerçek prototiplemeyi karşılıyor. Yine de üretim trafiği bunu er geç aşacaktır. Açık kaynak sürümü kendiniz barındırırsanız, yönetilen platformun bazı avantajlarını (otomatik çakışma çözümü, barındırılan graf belleği) kaybediyorsunuz.

Fiyatlar

• Ücretsiz: Fiyat: 0 $; Bellek/Ay: 10.000; Graf Belleği: Hayır
• Starter: Fiyat: 19 $/ay; Bellek/Ay: 50.000; Graf Belleği: Hayır
• Pro: Fiyat: 249 $/ay; Bellek/Ay: 500.000; Graf Belleği: Evet
• Enterprise: Fiyat: Özel; Bellek/Ay: Sınırsız; Graf Belleği: Evet

Kimler İçin Uygun

Kişiselleştirme ve uzun vadeli hatırlama gerektiren üretim ajanları geliştiren ekipler. Sıfırdan bellek altyapısı kurmadan hızlı ilerlemek isteyen startuplar. Minimum kurulumla en geniş özellik setini isteyen herkese prototipleme yapanlar için.

Değerlendirme: Mem0 çoğu ekip için en güvenli varsayılan seçimdir. En geniş özellik seti, en iyi ücretsiz katman, en büyük topluluk. Aksini gerektiren özel bir nedeniniz olmadıkça buradan başlayın.

2. Zep – Zamansal İlişkiler İçin En İyi

Zep, açık kaynaklı Graphiti motoru üzerinden zamansal bir bilgi grafı oluşturarak Mem0'dan temelden farklı bir yaklaşım benimsiyor. Her gerçeğe zaman damgası ekleniyor; bu sayede ajanınız bir şeyin ne zaman doğru olduğunu biliyor – yalnızca doğru olduğunu değil.

İyi Yönleri

Zamansal bilgi grafı gerçek bir farklılaştırıcı. Gelişen müşteri sorunlarını takip eden destek botları, durum değişikliklerini izleyen proje asistanları ve bağlamın zaman içinde değiştiği her ajan – Zep bunları alternatiflerden daha doğal şekilde yönetiyor. Zep'in GraphRAG geri alımı, milisaniyenin altında sonuçlar için graf gezinimini vektör aramasıyla birleştiriyor.

Graphiti tamamen açık kaynak ve kendi sunucunuzda barındırılabilir (tek başına 28,9K GitHub yıldızı); Zep ürününün kendisi artık self-hosting sunmasa da bu, satıcı bağımlılığından çıkış kapısı sunuyor. Zep, fiyatlandırmasını 2026'da yeniden yapılandırdı: 25 $/aydan başlayan saf kullandıkça-öde modeli yerine ücretli katmanlar artık yıllık faturalandırılan sabit bir aylık kredi havuzu içeriyor.

Kötü Yönleri

Zep'in topluluğu Mem0'a kıyasla daha küçük; bu yüzden takıldığınızda daha az öğretici ve Stack Overflow yanıtı bulabilirsiniz. Zep ayrıca kendi kendine barındırılan Community Edition'ı 2025'te kaldırdı – tam self-hosting sizin için önemliyse tek yolunuz artık Zep'in altındaki açık kaynak motor olan Graphiti'yi kendiniz çalıştırmak ve üzerine platform katmanını yeniden kurmak; Zep'in kendisini dağıtmak değil. Ajanınız zamana duyarlı bilgilerle uğraşmıyorsa Zep'in temel avantajı size uygulanmıyor.

Fiyatlar

• Ücretsiz: 0 $ (10K kredi/ay, 2 proje)
• Flex: 104 $/ay (yıllık faturalandırılır); 50K kredi/ay, 5 proje
• Flex Plus: 312 $/ay (yıllık faturalandırılır); 200K kredi/ay, 10 proje
• Enterprise: Özel (SOC 2, HIPAA BAA, GDPR)

Kimler İçin Uygun

Bilginin zamanlamasının önemli olduğu ajanlar geliştiren ekipler. Sorun gelişimini takip eden müşteri destek sistemleri. Neyin ne zaman değiştiğini anlayan proje yönetimi botları.

Değerlendirme: Zep, ajanınızın olayların ne zaman gerçekleştiğini anlaması gerektiğinde açık seçimdir. Zamansal bilgi grafı bu alanda benzersiz – yalnızca bulutları için bütçe ayırın, çünkü artık kendi sunucunuzda barındırılan bir Zep ürünü yok.

3. Honcho – Kullanıcıları Zaman İçinde Modellemek İçin En İyi

Honcho, Plastic Labs'in kullanıcıları ve ajanları "eş" (peer) olarak ele alan ve her biri hakkında arka planda akıl yürüten açık kaynak bellek katmanı. AGPL-3.0 lisanslı, yaklaşık 7,8K GitHub yıldızı var ve bu listede, getirilmiş bir olgu yığını yerine kullanıcının kim olduğuna dair sürekli güncellenen bir model üzerine kurulu tek araç.

İyi Yönleri

Uygulamanız mesajları eşler arasındaki oturumlara yazar; arka plandaki bir worker bunlardan çıkarımlar ve her eşin bir temsilini üretir. Ajanların üç giriş yolu olur: .chat()'e bir kullanıcı hakkında düz dilde soru sormak ("Bu kullanıcı hangi saat diliminde?"), search() ile hibrit benzerlik araması yapmak ya da token bütçeli bir mesaj, çıkarım ve özet paketini doğrudan prompt'a çekmek için get_context() çağırmak.

Geliştiricilerin zaten kullandığı araçlara bağlanıyor: Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, OpenClaw ve Hermes için eklentiler, ayrıca mcp.honcho.dev adresinde barındırılan bir MCP sunucusu. Geri kalanını Python ve TypeScript SDK'ları karşılıyor. Plastic Labs, LongMemEval S'te %90,4 ve LoCoMo'da %89,9 bildiriyor. İki sonuç da firmanın kendi beyanı; metodoloji ve ham sonuçlar honcho.dev/evals adresinde yayınlanmış. Bu ham dosyaları yeniden saydık ve iki skor da tekrar üretilebiliyor (ayrıntılar Honcho incelememizde).

Kötü Yönleri

Honcho şu anda yalnızca metni destekliyor ve belgeler için OCR desteği çok sınırlı; yani PDF ya da taranmış belgelerden kurulan bir bellek için doğru araç değil. .chat() canlı bir LLM çağrısı, bu da her soruya hissedilir bir gecikme ekliyor; hızlı yol get_context(). AGPL-3.0, cognee'nin kullandığı Apache 2.0'dan da daha katı: Honcho'yu değiştirip ağ üzerinden sunarsanız bu değişiklikleri kullanıcılarınıza vermek zorundasınız. Kendi sunucunuzda barındırmak, pgvector'lü Postgres çalıştırmak ve kendi LLM anahtarlarınızı getirmek demek.

Fiyatlar

• Kendi sunucunuzda: Ücretsiz (AGPL-3.0, Docker Compose artı pgvector'lü Postgres, kendi LLM anahtarlarınız)
• Veri alımı: 1M token başına 2,00 $ (Depolama ve arka plan akıl yürütmesi ücrete dahil)
• context() çağrıları: Dahil (Çağrı başına ücret yok, yaklaşık 200 ms)
• .chat() sorguları: Sorgu başına 0,001 $ ile 0,50 $ arası (Minimal'den Max'e beş akıl yürütme seviyesi)
• Startup'lar (5 milyon $'ın altında yatırım): 1.000 $ kredi (12 ay sübvansiyonlu fiyat)

cognee'de olduğu gibi fatura saklanan anılara değil, işlenen token'lara göre çıkıyor. Fiyatlar 28 Ekim 2026'da honcho.dev üzerinde kontrol edildi.

Kimler İçin Uygun

Plastic Labs'e göre Microsoft, NVIDIA, GitHub, Red Hat ve Coinbase'teki geliştiriciler Honcho kullanıyor; bunlara Nous Research, OpenRouter, Raycast ve Wordware gibi yapay zeka ekipleri ile Stanford, UC Berkeley ve Yale'deki araştırma grupları ekleniyor. Bunu şirket çapında imzalanmış sözleşmeler olarak değil, bu kurumlarda çalışan geliştiriciler olarak okuyun. En net gerçek kullanım örneği Nous Research'ün Hermes Agent'ı; Honcho orada uzun süreli bellek için bir eklenti olarak sunuluyor.

Ajanın kişiyi tanıması gereken ürünler: sanal arkadaşlar, eğitmenler, koçluk ve destek ajanları ile Claude Code, Cursor ve Codex'te sizin nasıl çalıştığınızı hatırlaması gereken kodlama ajanları. Her ajan kendi temsiline sahip bir eş olduğu için çoklu ajan sistemleri de uygun.

Değerlendirme: Bellek, kullanıcı hakkında yalnızca olgu getirmek değil onu anlamak demekse Honcho doğru seçim. Gecikmenin önemli olduğu yerlerde get_context() kullanın, belge ağırlıklı belleği başka bir araca bırakın ve fork'lamadan önce AGPL koşullarını okuyun.

4. cognee – En İyi Kendi Sunucunuzda Barındırılan Graf Belleği

cognee, kendisine ne beslerseniz ondan bir bilgi grafı oluşturuyor, ardından düz bir vektör indeksi yerine bu graf üzerinden yanıt üretiyor. Apache 2.0, 29,9K GitHub yıldızı ve Mem0'ın aksine bellek katmanının hiçbir parçası ücretli bir katman için ayrılmıyor.

İyi Yönleri

1.0'dan beri kamuya açık API dört fiil: remember(), recall(), forget() ve improve(). remember() çıkarımı çalıştırır (parçalama, varlık çıkarımı, kavram türetme, ontoloji); recall() kosinüs benzerliğinden tahmin etmek yerine ilişkileri gezer. Eski extract-cognify-load akışı artık kamuya açık arayüz değil. BEAM uzun bağlam kıyaslamasında cognee, 100K token'da 0,79 ve 10M token'da 0,67 raporluyor; bunun karşısında önceki en iyi skorlar sırasıyla 0,735 ve 0,641.

Depolama dayatılmış değil, eklenebilir: vektörler için pgvector veya LanceDB, graf için Neo4j veya Kuzu, ya da dört container yerine tek bir container çalıştırmayı tercih ediyorsanız hem ikisini de yapan tek bir Postgres örneği. Claude Code, Codex ve MCP entegrasyonları ücretsiz katmanda geliyor; yani kart bilgisi girmeden ajan belleğini bir kodlama ajanına bağlayabiliyorsunuz.

Kötü Yönleri

Öne çıkan karşılaştırma sayıları cognee'nin kendi Ocak 2026 kıyaslamasından geliyor; burada cognee ince ayarlı (GRAPH_COMPLETION_COT) çalışırken Graphiti, LightRAG ve Mem0 varsayılan ayarlarla çalıştı. 24 sorudan oluşan bu HotpotQA alt kümesinde cognee 0,85 DeepEval doğruluğuyla Mem0'ın 0,54'üne karşı öne çıktı; ama yapılandırmalar eşleştirilmemişti ve cognee'nin kendi yazısı da bunu belirtiyor. Bunu, çok adımlı sorularda graf belleğinin işe yaradığına dair bir kanıt olarak okuyun, birebir bir sıralama olarak değil.

Graf oluşturma, her içe aktarımda LLM çıkarım geçişleri çalıştırdığı için düz gömme işleminden belge başına daha maliyetli; yani içe aktarma gecikmesi ve token harcaması vektör-yalnızca bir kuruluma göre daha yüksek. Yönetilen bağlayıcılar da (Slack, Notion, Google Drive) self-hosting'in size vermediği tek şey.

Fiyatlar

• Self-hosted: Ücretsiz (Apache 2.0, tam özellik seti, kendi altyapınız)
• Cloud Free: 0 $ (1M token, 1 çalışma alanı, kart gerekmez)
• Standard: 1M token başına 2,50 $ (Artı ekstra çalışma alanı başına 5 $/ay, Slack/Notion/Drive bağlayıcıları ekler)
• Enterprise: Özel (Kendi bulutunuz, SLA, özel destek mühendisi)

Birimi not edin: cognee, depolanan belleği değil işlenen token'ı faturalandırıyor. Bu da onu sürekli sorgulanan küçük bir korpus için Mem0'dan daha ucuz, tek seferde içe aktarılan devasa bir korpus için ise daha pahalı yapıyor.

Kimler İçin Uygun

Mem0'ın çıkarım-artı-graf özellik setini, grafı kilitleyen 249 $/aylık plan olmadan isteyen ekipler. Belleği kendi Postgres'inde tutmak için uyumluluk nedeni olan herkes. "Neyin neye bağlı olduğu"nun "buna neyin benzediği"nden daha önemli olduğu, çok adımlı sorulara yanıt veren ajanlar.

Değerlendirme: Aynı araçta hem graf belleği hem de self-hosting istiyorsanız cognee doğru seçim. Vektör-yalnızca bir yığına göre içe aktarma başına daha fazla işlem gücü harcıyor ve yayınladığı kıyaslama ince-ayarlıya karşı varsayılan karşılaştırması; ama graf ücretsiz ve token fiyatlandırması öngörülebilir.

5. Pinecone – En İyi Yönetilen Vektör Deposu

Pinecone bir bellek platformu değil – bellek platformlarının üzerine inşa edildiği altyapı katmanı. Ama pek çok ekip bunu doğrudan ajan belleği için kullanıyor ve bu işi fevkalade iyi yapıyor.

İyi Yönleri

Sunucusuz mimari, altyapı hakkında hiç düşünmemeniz anlamına geliyor. Pinecone tek bir düğüm sağlamadan milyarlarca vektöre ölçekleniyor. Meta veri filtreleme ve hibrit arama (seyrek + yoğun vektörler) hassas geri alım sağlıyor. Yönetilen teklif, vektör veritabanı alanında en olgun olan.

Ajan belleği için Pinecone; geçmiş konuşmaların, gerçeklerin ve kullanıcı profillerinin gömülerini depoluyor. Bu gömüleri hangi modeli seçerseniz o üretiyor; henüz karar vermediyseniz RAG için en iyi gömme modelleri derlememize göz atın. Ajanınız semantik arama aracılığıyla ihtiyaç duyduğunu geri alıyor. Ücretsiz katman artık 2 GB depolama sunuyor; Pinecone 2026 fiyat revizyonunda ham vektör sayısı sınırından depolama tabanlı bir sınıra geçti. Bu da prototipleme ve küçük üretim iş yükleri için hâlâ rahatlıkla yeterli.

Kötü Yönleri

Pinecone tamamen tescilli. Self-hosting seçeneği yok, incelenecek kaynak kodu yok, API'lerine çarpmadan yerel geliştirme için çalıştırma yolu yok. Bir satıcıya bağlanıyorsunuz. Fiyatlar eskiden ücretsiz katmandan doğrudan kullandıkça-öde modeline sert biçimde sıçrıyordu; artık araya, Standard'ın 50 $/aylık alt sınırı devreye girmeden önce yeni bir 20 $/ay Builder katmanı (10 GB) giriyor. GB başına maliyet modeli yine de ne depoladığınızı dikkatle yönetmenizi gerektiriyor. Bellek mantığını da ele almıyor – gerçek çıkarımı, çakışma çözümü, zamansal akıl yürütme yok.

Fiyatlar

• Starter (Ücretsiz): 0 $ (2 GB)
• Builder: 20 $/ay (10 GB)
• Standard: 50 $/aydan itibaren (Sınırsız (0,33 $/GB))
• Enterprise: 500 $/aydan itibaren (Sınırsız, %99,95 SLA)

Kimler İçin Uygun

Altyapı yönetmeden güvenilir vektör depolama isteyen ekipler. Özel bir bellek platformunun arka ucu olarak. Esneklik yerine operasyonel basitliği tercih edenler. Sıfırdan bir geri alma sistemi kuruyorsanız, adım adım RAG uygulama kılavuzumuz bir vektör deposunu üretim hattına nasıl bağlayacağınızı tam olarak gösteriyor.

Değerlendirme: Sıfır ops vektör depolama için en iyi seçim. Tam bellek özellikleri için Mem0 veya Zep ile birleştirin ya da bellek gereksinimleriniz basitse doğrudan kullanın.

6. Letta – Tam Kontrol İçin En İyi

Letta (eski adıyla MemGPT), ajan belleğini bir işletim sistemi gibi ele alıyor: ana bağlam RAM, arşiv belleği disk ve ajan kendi bellek tahsisini yönetiyor. Bu, belleği ajandan soyutlayan araçlardan temelden farklı bir felsefe.

İyi Yönleri

İşletim sistemi ilhamlı yaklaşım, ajanlara neyi hatırlayıp unutacakları konusunda daha fazla özerklik tanıyor. Bu, araştırma uygulamaları ve özel bellek mimarileri için gerçekten güçlü. Letta tamamen açık kaynak (23,9K GitHub yıldızı) ve kendi barındırmalı – veri ve altyapınız üzerinde tam kontrole sahipsiniz.

Buradaki en akademik açıdan titiz seçenek bu – MemGPT makalesi, tüm ajan belleği alanını etkileyen temel kavramları tanıttı. Ajan belleği değerlendirmesi üzerine kıyaslama çalışmaları (MemBench) da alanı ileriye taşıyor.

Kötü Yönleri

Esnekliğin bir bedeli var: daha fazla kurulum süresi, daha fazla yönetilecek altyapı ve kendi sunucunuzda barındırıyorsanız daha dik bir öğrenme eğrisi. Letta Cloud, 2026'da en fazla 20 durum bilgili ajan için 20 $/aylık gerçek bir Pro katmanıyla yönetilen barındırma açığını kapattı; yani "bulut seçeneği yok" artık haklı bir eleştiri değil. Yine de topluluk Mem0'ınkinden küçük ve dokümantasyon çoğu alternatiften daha fazla ön bilgi varsayıyor. "Ajanıma bellek eklemek istiyorum" diyen ekipler için Letta fazla kapsamlı.

Fiyatlar

• Açık Kaynak: Ücretsiz (Kendi barındırma, tam özellikler)
• Cloud Free: 0 $ (Sınırlı ajan, sınırlı Letta Auto kotası)
• Pro: 20 $/ay (En fazla 20 durum bilgili ajan + Auto kotası)
• Enterprise: Özel (SSO/RBAC, özel destek)

Kimler İçin Uygun

Yeni bellek mimarileri keşfeden araştırma ekipleri. Tam kontrolü isteyen güçlü DevOps'a sahip ekipler. Hazır platformların destekleyemediği özel bellek davranışı geliştiren herkes.

Değerlendirme: Letta, bellek davranışı üzerinde maksimum kontrol isteyen ekipler için en uygun. Kendi sunucunuzda barındırmak hâlâ en esnek yol ama altyapıyı kendiniz çalıştırmak istemiyorsanız artık 20 $/aylık bir Pro bulut katmanı da var.

7. LangMem – LangGraph Kullanıcıları İçin En İyi

LangMem, özellikle LangGraph ekosistemi için tasarlanmış LangChain'in bellek SDK'sı. Zaten LangGraph ile ajan geliştiriyorsanız, LangMem ayrı bir platform gerektirmeden uzun vadeli belleği yöneten bir arka plan süreci olarak entegre oluyor.

İyi Yönleri

LangGraph ile entegrasyon kusursuz – üçüncü taraf bir eklenti değil, birinci taraf SDK. LangMem'in en ilginç özelliği bellekten prompt optimizasyonu: geçmiş konuşmalardan öğreniyor ve zamanla promptları ayarlıyor. Hem semantik hem de episodik belleği destekliyor; ücretsiz ve açık kaynak olduğu için maliyet engeli yok.

LangChain ekosistemine yatırım yapmış ekipler için LangMem, ajan belleği eklemenin en az dirençli yolu. Yeni altyapı yok, yeni satıcı ilişkisi yok, yeni faturalandırma yok.

Kötü Yönleri

Dezavantajı ekosistem kilitlenmesi. LangMem, LangChain dünyasında olduğunuzu varsayıyor – sonradan framework değiştirirseniz bellek sisteminiz ya zorlukla ya da hiç gelmiyor. Özellik seti de Mem0 veya Zep'e kıyasla daha dar: yerleşik graf belleği yok, zamansal akıl yürütme yok, daha az gelişmiş çakışma çözümü. Sürüm temposu da yavaşladı: GitHub deposu aktif commit almaya devam etse de en son PyPI paketi Ekim 2025'te yayınlandı. Yani yetenekli ama hâlâ 1.0 öncesi bir araç olarak değerlendirin.

Framework seçeneklerinizi değerlendiriyor musunuz? Karar vermeden önce LangGraph vs CrewAI vs OpenAI Agents SDK karşılaştırmamıza göz atın.

Fiyatlar

• Açık Kaynak: Ücretsiz (Tam özellikler, LangGraph gerekli)

Kimler İçin Uygun

Yeni bir satıcı eklemeden bellek isteyen ve halihazırda LangGraph kullanan ekipler. Prompt optimizasyonunun gerçek hatırlama kadar önemli olduğu projeler. Bugün işlevsel bir şeye ihtiyaç duyan kısıtlı bütçeli startuplar.

Değerlendirme: LangMem, zaten LangGraph'a yatırım yapmışsanız ajan belleğine giden en kolay yol. Ücretsiz, yerel ve şaşırtıcı biçimde yetenekli – ancak yalnızca kendi ekosistemi içinde.

8. Weaviate – En İyi Açık Kaynak Vektör Deposu

Weaviate, yerleşik ML modelleriyle hibrit arama sunarak Pinecone'dan ayrışan açık kaynaklı bir vektör veritabanı. Yerel olarak çalıştırabilir, kendi barındırabilir veya yönetilen bulutu kullanabilirsiniz – seçim sizin.

İyi Yönleri

Weaviate, yerleşik transformer modelleriyle vektörleştirmeyi dahili olarak ele alıyor – ayrı bir gömme hattı yönetmenize gerek kalmıyor. Hibrit arama, yoğun vektörleri BM25 anahtar kelime aramasıyla birleştirerek salt vektör aramasından daha iyi geri alım doğruluğu sağlıyor. Çok kiracılı destek güçlü – her müşterinin belleğinin izole edilmesi gereken SaaS uygulamaları için iyi bir tercih.

Açık kaynak sürümü tam özellikli ve topluluk büyük ve aktif. Pinecone'un tescilli yapısı sizi rahatsız ediyorsa, Weaviate açık kaynak temelli en yakın eşdeğer.

Kötü Yönleri

Weaviate'i kendiniz çalıştırmak altyapı yönetmek anlamına geliyor – JVM ayarı, depolama provizyon, yedekleme stratejileri. Bu, Pinecone'un sunucusuz modelinden operasyonel olarak daha karmaşık. Weaviate, bulut fiyatlandırmasını Ekim 2025'te yeniden yapılandırdı: eski 25 $/aylık Serverless katmanı kaldırıldı, yerine 45 $/aylık Flex katmanı ve test için gerçekten ücretsiz olan 100K nesnelik bir bulut katmanı geldi. Pinecone gibi, bu bir depolama katmanı – bellek mantığı yok, gerçek çıkarımı yok, çakışma çözümü yok.

Fiyatlar

• Açık Kaynak: Ücretsiz (Kendi barındırma)
• Cloud Free: 0 $ (100K nesne, 1 GB bellek)
• Flex: 45 $/aydan itibaren (Kullandıkça öde, paylaşımlı altyapı)
• Premium: 400 $/aydan itibaren (Özel/BYOC, SOC 2, HIPAA)

Kimler İçin Uygun

Yerleşik ML özellikleriyle açık kaynak vektör depolama isteyen ekipler. Çok kiracılı bellek izolasyonuna ihtiyaç duyan SaaS şirketleri. Self-hosting'i değerli bulan ama yönetilen bir seçenek de isteyen herkes. Weaviate'i Pinecone ve diğer tüm vektör veritabanlarıyla yan yana karşılaştırıyorsanız, 2026'nın en iyi vektör veritabanları kılavuzumuz konuyu tüm ayrıntılarıyla ele alıyor.

Değerlendirme: Weaviate, Pinecone'a en güçlü açık kaynak alternatif. Daha fazla operasyonel yük ama daha fazla esneklik ve satıcı bağımlılığı yok.

9. Neo4j – İlişki Akıl Yürütme İçin En İyi

Neo4j, standart graf veritabanı ve GraphRAG yetenekleri onu varlıkların birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu anlaması gereken ajanlar için güçlü bir seçim yapıyor.

İyi Yönleri

Cypher sorguları, vektör aramasının tek başına karşılayamayacağı şekillerde karmaşık ilişki ağlarını gezmesine olanak tanıyor. Makaleleri yazarlar ve kurumlarla bağlantılandıran araştırma asistanları veya kurumsal ilişkileri haritalayan bilgi yönetimi ajanlarını düşünün. Neo4j'nin GraphRAG ekosistemi, varlık belirsizliği giderme, ilişki çıkarımı ve grafa bilinçli geri alım ile özellikle yapay zeka ajan kullanım durumlarını hedefliyor.

Community sürümü gerçekten yetenekli ve ücretsiz kullanılabilir. Enterprise özellikleri (kümeleme, gelişmiş güvenlik) büyüdükçe kullanılabilir.

Kötü Yönleri

Neo4j özel amaçlı bir araç. Ajanınızın belleği çoğunlukla "kullanıcının söylediğini hatırla" ise "bu 50 varlığın nasıl ilişkili olduğunu anla" değil, ihtiyacınızdan fazla karmaşıklık var demek. Cypher ve graf modellemesi için öğrenme eğrisi gerçek – ekibinizin graflarda düşünmesi gerekiyor.

AuraDB'nin artık küçük geliştirme örnekleri için gerçek bir 0 $'lık ücretsiz katmanı var (kredi kartı gerekmiyor); ancak Professional fiyatlandırması sabit bir aylık ücret değil, GB başına aylık 65 $ – yani maliyet doğrudan graf boyutuyla birlikte artıyor. Bu da vektör veritabanı alternatiflerine kıyasla hâlâ yüksek. Graf veritabanları salt semantik benzerlik araması için ideal değil – Neo4j'yi yine de çoğu zaman bir vektör deposuyla birleştiriyor olacaksınız.

Fiyatlar

• Community: Ücretsiz (Kendi barındırma, tam Cypher)
• AuraDB Free: 0 $ (Yönetilen, küçük geliştirme örneği)
• AuraDB Professional: 65 $/GB/aydan itibaren (Yönetilen bulut, üretim)
• Business Critical: 146 $/GB/aydan itibaren (3 bölgeli yüksek erişilebilirlik, %99,95 SLA)

Kimler İçin Uygun

Varlık ilişkileri üzerinde akıl yürüten ajanlar geliştiren ekipler – bilgi yönetimi, araştırma asistanları, kurumsal zeka. "Kimin neyle bağlantılı olduğunun", "buna neyin benzediğinden" daha önemli olduğu uygulamalar.

Değerlendirme: Ajanınızın değeri şeylerin nasıl birbiriyle ilişkili olduğunu anlamaya bağlıysa Neo4j kullanın. Özel amaçlı ve güçlü, ama daha basit bellek gereksinimlerinde fazla kapsamlı.

10. Redis – Önbellekleme ve Oturum Belleği İçin En İyi

Redis artık yalnızca bir önbellek değil. Vektör araması (RediSearch) ve semantik önbellekleme için LangCache ile hem kısa vadeli ajan belleğini hem de LLM maliyet azaltımını tek bir araçta ele alıyor.

İyi Yönleri

Milisaniyenin altındaki gecikme, Redis'i oturum kapsamlı bağlam için eşsiz kılıyor. LangCache aracılığıyla semantik önbellekleme özellikle değerli: benzer sorgular yeni bir LLM çağrısı yapmak yerine önbelleğe çarpıyor, token maliyetlerini önemli ölçüde azaltıyor. Redis muhtemelen zaten stack'inizde var – sıfır yeni altyapı.

Kısa vadeli bellek için – "kullanıcı bu oturumda ne söyledi" – Redis'i geçmek zor. Buradaki en hızlı seçenek büyük farkla bu.

Kötü Yönleri

Redis önbellekleme için tasarlandı, uzun vadeli bellek için değil. Bellek çıkarımı, çakışma çözümü, zamansal akıl yürütme veya özel platformların sunduğu üst düzey özelliklerin hiçbirinden yoksun. Redis'teki vektör araması çalışıyor ama Pinecone veya Weaviate kadar olgun veya zengin özellikli değil. Veri kalıcılığı açık yapılandırma gerektiriyor – Redis varsayılan olarak geçici.

no. 10 sıradadır, çünkü birincil bir bellek aracı değil, destekleyici bir araçtır.

Fiyatlar

• Açık Kaynak: Ücretsiz (Kendi barındırma)
• Cloud Free: 0 $ (30 MB, paylaşımlı, tek veritabanı)
• Essentials: ~5 $/aydan itibaren (250 MB-100 GB)
• Pro: ~200 $/aydan itibaren (Özel, Active-Active, LangCache'e hazır)

Kimler İçin Uygun

Hızlı oturum belleği isteyen veya semantik önbellekleme ile LLM API faturalarını düşürmek isteyen ekipler. Özel bir bellek platformuna tamamlayıcı bir araç, yerine geçen değil.

Değerlendirme: Hızlı oturum belleğine ihtiyaç duyduğunuzda veya LLM maliyetlerini düşürmek istediğinizde Redis'e başvurun. Destekleyici bir araçtır – tam bellek özellikleri için özel bir platformla birleştirin.

Mem0 Alternatifleri: Hangi Bellek Aracı Onun Yerini Almalı?

En güçlü Mem0 alternatifi, her gerçeğe zaman damgası ekleyen zamansal bilgi grafı sayesinde buradaki no. 2 seçim olan Zep'tir – yalnızca şunu bilin: Zep kendi kendine barındırılan Community Edition'ı 2025'te kaldırdığı için onların bulutuna bağlanmış oluyorsunuz. Sizi Mem0'dan uzaklaştıran şey 249 $/aylık Pro planının arkasındaki graf belleğiyse, buradaki no. 4 seçimimiz cognee özellik özelliğine en yakın takas. Letta self-hosted kontrolde, LangMem LangGraph-native projelerde, Pinecone ise saf yönetilen vektör depolamada kazanıyor; hiçbir satıcıya bağlanmadan çok stratejili geri alım istiyorsanız da Hindsight'a bakmaya değer. En iyi alternatifiniz zaman farkındalığına, kontrole, ham geri alıma ya da sıfır bulut bağımlılığına ihtiyaç duyup duymadığınıza bağlı.

Tamamen Açık Kaynak Bir Mem0 Alternatifi mi Arıyorsunuz?

"mem0 alternatifi" sizin için bulut faturası olmadan kendiniz çalıştırabileceğiniz bir şey demekse, yukarıdaki isimlerin çoğu artık bu tanıma uymuyor. Zep'in kendi ürünü 2025'te yalnızca buluta taşındı. Pinecone hiçbir zaman açık kaynak olmadı. Geriye daha kısa ve daha dürüst bir liste kalıyor:

• cognee (Apache 2.0, 29,9K GitHub yıldızı), remember / recall / forget / improve API’sini – graf artı vektör belleğini – kendi sunucunuzdaki tek bir Postgres örneği üzerinde çalıştırıyor. Hiçbir özellik ücretli katmanın arkasında değil; yönetilen bulut seçeneği zorunlu değil, tercihe bağlı. Yukarıdaki no. 4'te tam değerlendirmeye bakın.
• Hindsight (MIT, 18,6K GitHub yıldızı), dört geri alma stratejisini – semantik, BM25, graf ve zamansal – çapraz kodlayıcı yeniden sıralayıcıyla birlikte Docker üzerinden kendi sunucunuzda ücretsiz çalıştırıyor. Burada hiçbir şey, Mem0'ın graf belleğinin Pro'nun arkasına kilitlenmesi gibi kısıtlanmıyor.
• Letta (Apache 2.0), doğrudan takılabilen bir çıkarım ve geri alım API'si yerine işletim sistemi ilhamlı bellek yönetimi istiyorsanız en olgun self-hosted seçenek.
• LangMem, Weaviate, Neo4j Community ve Redis OSS hâlâ ücretsiz ve kendi sunucunuzda barındırılabilir; tek bir bellek platformu benimsemek yerine kendi yığınınızı kurmayı tercih ediyorsanız yapı taşı olarak işinize yarar.
• Graphiti, yani Zep'in altında yatan zamansal graf motoru, tek başına hâlâ açık kaynak ve kendi sunucunuzda barındırılabilir (28,9K GitHub yıldızı). Yalnızca artık tam Zep ürünü olarak paketlenmiyor.

Bunların hiçbiri kutudan çıktığı gibi Mem0'ın olgunluğunu yakalayamıyor; daha fazla entegrasyon işi yapacaksınız. Ama belirleyici etken satıcısız ve tekrarlayan faturasız olmaksa, cognee ve Hindsight Mem0'ın yaptığı işe işlevsel olarak en yakın eşleşmeler.

Mem0'dan ayrılan ekiplerin çoğu bunu tek bir belirli nedenle yapıyor: zamansal akıl yürütme (Zep), tam altyapı kontrolü (Letta), mevcut bir LangGraph yatırımı (LangMem) veya kendi sunucusunda kalma zorunluluğu (cognee, Hindsight). Letta'yı, cognee'yi veya Zep'in Graphiti'sini kendi sunucunuzda barındırmak, tamamen kendi bünyenizde bir yığın için açık kaynaklı bir LLM ile doğal olarak eşleşiyor. Bellek, daha büyük bir sistemin yalnızca bir katmanı olduğundan, context engineering rehberimiz belleğin geri alma ve prompt birleştirmenin yanında nereye oturduğunu anlatıyor; en iyi context engineering araçları derlememiz ise diğer katmanlara ait araç seçimlerini kapsıyor.

Techsy Mem0'ı Neden no. 1 Seçiyor

Birden fazla müşteri projesinde üretim ajanlarına bellek sistemleri entegre ettik – kullanıcı geçmişini hatırlayan müşteri destek botları, ekip tercihlerini öğrenen dahili araçlar ve kalıcı bağlama ihtiyaç duyan RAG hatları.

Mem0 değerlendirmelerimizde sürekli kazanıyor; birkaç pratik neden var:

1. İlk çalışan belleğe kadar geçen süre 10 dakikanın altında. Sıkı takvimle bir müşteriyle prototip geliştirirken bu önemli.
2. Ücretsiz katman gerçekten kullanışlı, yalnızca bir demo değil. Ayda 10K bellek (Mem0'ın 2026 fiyat güncellemesinden önce 1K'ydı), bir hello-world değil gerçek prototip doğrulamasını karşılıyor.
3. Çoklu ajan desteği bizim için kutudan çıktığı gibi çalıştı. Aynı kullanıcı hakkında bellek paylaşan üç ajanlı bir projemiz vardı ve Mem0 özel koordinasyon mantığı olmadan halletti.
4. Yükseltme yolu açık. İki projeyi ücretsizden Starter'a, oradan Pro'ya geçiş baş ağrısı yaşamadan taşıdık.

Bununla birlikte, müşteri destek bileti evrimini takip eden bir proje için Zep kullandık (zamansal graf gerçekten doğru seçimdi) ve gecikmeye duyarlı uygulamalarda oturum önbelleklemesi için Mem0'ı Redis ile birleştirdik. Bellek hatalarını erkenden yakalamak için üretimde her okuma ve yazmayı izliyoruz; Langfuse vs LangSmith karşılaştırmamız başvurduğumuz gözlemlenebilirlik araçlarını kapsıyor.

Dürüst yanıt, üretim sistemlerinin çoğunun sonunda 2-3 aracı birleştirdiği yönünde. Ama başlamak için bir araç seçecekseniz, Mem0 size en geniş koşu pistini veriyor.

Özel Bir Şeye mi İhtiyacınız Var?

Her ajan bellek sistemi hazır bir araca düzgün oturmuyor. Şunlara ihtiyaç duyan müşteriler için özel bellek mimarileri inşa ettik:

• Alana özgü bellek çıkarımı (tıbbi, hukuki, finansal bağlamlar)
• Graf, vektör ve kural tabanlı mantığı birleştiren hibrit geri alım
• Denetim izleri ile uyumlu self-hosted dağıtımlar
• Birden fazla ajan çerçevesinde çalışan bellek sistemleri

Kullanım durumunuz tek bir araca net biçimde eşlenmiyorsa, ücretsiz danışmanlık için bize ulaşın. Özel gereksinimleriniz için doğru bellek yığınını tasarlamanıza yardımcı olalım. Yapay zeka entegrasyon hizmetlerimize göz atın.

Doğru Bellek Aracını Nasıl Seçersiniz

Fazla düşünmeyin. Birincil ihtiyacınızı bir araçla eşleştirin, geliştirmeye başlayın ve gerekirse daha sonra değiştirin.

Ölçeklendirme yolu: Prototipleme için LangMem veya Mem0'ın ücretsiz katmanıyla başlayın. Büyüme aşamasında Mem0 Starter veya Zep Cloud'a geçin. Enterprise için uyumluluk ve maliyet kontrolü açısından Letta veya kendi barındırılan Zep'i değerlendirin.

SSS

Mem0 vs Zep: hangisi daha iyi?

Farklı sorunları çözüyorlar. Mem0, genel amaçlı kişiselleştirme ve uzun vadeli kullanıcı profilleri için daha iyi. Zep, zamansal ilişkiler önem taşıdığında daha iyi – Graphiti motoru her gerçeğe zaman damgası ekliyor, dolayısıyla ajanınız bir şeyin ne zaman doğru olduğunu biliyor. Zaman farkındalığı kritik değilse Mem0 ile başlayın.

Özel bir bellek aracına mı ihtiyacım var, yoksa LangChain'in yerleşik belleğini kullanabilir miyim?

LangChain'in eski bellek modülleri (ConversationBufferMemory vb.) kullanımdan kaldırılıyor. Temel sohbet geçmişinin ötesinde herhangi bir şey için özel bir araca ihtiyacınız var. LangMem, LangChain'in buna kendi yanıtıdır – eski bellek modüllerinin yerine oturumlar arası kalıcı olan düzgün uzun vadeli belleği geçiriyor.

Büyük ölçekte yapay zeka ajan belleği ne kadar tutar?

Ayda 100K bellekte Mem0'ın Starter üst sınırını (50K) aşmış olursunuz; dolayısıyla artık 500K belleğe kadar kapsayan 249 $/aylık Mem0 Pro'yu ve altındaki altyapı maliyetlerini hesaba katın. Letta, cognee, Hindsight veya Graphiti ile kendi barındırma, platform maliyetlerini sıfıra indirir ama DevOps yükü ekler. Redis ve Pinecone'un ücretsiz katmanları, ücretli limitlere çarpmadan şaşırtıcı miktarda trafiği karşılıyor.

Yapay zeka ajanları için graf belleği nedir?

Graf belleği, bilgileri düz vektörler yerine varlıklar ve ilişkiler olarak depoluyor. "Ahmet Acme'de çalışıyor" yerine bir graf Ahmet (varlık) -> ÇALIŞIYOR (ilişki) -> Acme (varlık) depoluyor. Bu, ajanların "Ahmet'in şirketinde başka kim çalışıyor?" gibi soruları graf gezinmesi aracılığıyla yanıtlamasını sağlıyor. Neo4j, cognee ve Mem0 Pro'nun üçü de graf bellek kalıplarını destekliyor, ancak grafı ücretli bir katman olmadan yalnızca cognee veriyor.

Ajan belleğiyle token maliyetlerini nasıl azaltabilirim?

İki ana yaklaşım: Redis LangCache ile semantik önbellekleme (benzer sorgular LLM'yi çağırmak yerine önbellekteki yanıtları döndürüyor) ve herhangi bir bellek platformuyla akıllı bağlam geri alımı (tam konuşma geçmişi yerine LLM'e yalnızca ilgili belleği gönderin). Her ikisi de istek başına token sayısını azaltıyor ve bu doğrudan maliyetleri düşürüyor.

Kaynaklar

• Mem0 Belgeleri
• Mem0 Fiyatlandırma
• Mem0 GitHub Deposu
• Zep Resmi Sitesi
• Zep Fiyatlandırma
• Graphiti GitHub Deposu
• Letta Belgeleri
• Letta Fiyatlandırma
• Letta GitHub Deposu
• LangMem SDK Belgeleri
• Pinecone Belgeleri
• Pinecone Fiyatlandırma
• Weaviate Belgeleri
• Weaviate Fiyatlandırma
• Redis Yapay Zeka Ajan Bellek Yönetimi
• Redis Cloud Fiyatlandırma
• Neo4j GraphRAG Belgeleri
• Neo4j Fiyatlandırma
• Letta Yapay Zeka Ajan Bellek Kıyaslaması
• cognee GitHub Deposu
• cognee Resmi Sitesi
• cognee Fiyatlandırma
• cognee Yapay Zeka Bellek Kıyaslamaları: cognee vs Mem0, Graphiti, LightRAG
• Hindsight GitHub Deposu