REDIS IRIS
Unzuverlässige Agents scheitern im Live-Betrieb. Redis Iris ist eine einheitliche Echtzeit-Context-Engine, die aktuellen, relevanten Kontext liefert, damit Agents auch im großen Maßstab funktionieren.
Agents scheitern, weil Daten über unzählige Systeme verteilt, fragmentiert, veraltet, langsam und schwer zugänglich sind. Das führt zu ungenauen Antworten, langsamer Performance und frustrierten Nutzern. Den Agents fehlt die entscheidende Kontextschicht, die Daten für KI bereit macht.
Für die beste Performance sind Agents auf Verbindungen angewiesen. Daten müssen ein vernetztes System bilden, das Agents erkunden und nicht bloß abfragen können.
Latenz hat einen Schneeballeffekt. Je länger ein Agent für einen Schritt braucht, desto größer das Risiko, dass er bei realen Workloads scheitert.
Daten sind ständig in Bewegung. Apps ändern ihren Zustand, CRMs werden aktualisiert und Events laufen weiter. Agents müssen sich darauf verlassen, dass ihr Kontext im entscheidenden Moment korrekt ist.
Guter Kontext wird mit der Zeit immer wertvoller, weil er relevanter, persönlicher und besser informiert wird. Voraussetzung dafür sind Agents, die sich erinnern, dazulernen und ihren Zustand über die Zeit bewahren.
Hält den Betriebszustand in Redis aktuell, damit Agents auf den aktuellen Geschäftskontext zugreifen statt auf veraltete Exporte, Cron-Jobs oder fragile Datenabfragen.
Verbindet Daten wie Kunden, Bestellungen und Tickets miteinander. So arbeiten Agents mit echtem Kontext, anstatt sich Informationen aus einzelnen Tools zusammenzusuchen.
Lässt Kontext über Sessions, Kanäle und Agents hinweg wachsen, damit jede Interaktion auf dem aufbaut, was vorher passiert ist.
Greift bei wiederkehrenden und ähnlichen Anfragen auf geprüfte Antworten aus Redis zurück und bleibt dabei innerhalb des Latenzbudgets des Agents.
Verschaffe Agents saubere, schema-first strukturierte Zugänge zu allen Geschäftsdaten wie Kunden, Bestellungen und Tickets. Statt zu raten, kommen sie zuverlässig zur richtigen Antwort.
Lass Agents mit dem arbeiten, was gerade wirklich passiert. Aktuelle Betriebsdaten fließen aus deinen Quellsystemen direkt nach Redis. Ohne Umwege, sodass Agents immer entsprechend des aktuellen Geschäftszustands handeln.
Verbinde Working Memory und Long-Term Recall in einer Lösung. Aktuelle Agent-Gespräche bleiben durch aktiven Kontext fokussiert, während wichtige Langzeitdaten wie Nutzerpräferenzen, frühere Entscheidungen und mehr über Sessions hinweg erhalten bleiben.
Redis Search ruft operativen Live-Kontext ab und filtert ihn mit Redis Höchstgeschwindigkeit. LangCache verringert unnötigen Aufwand und cacht semantisch ähnliche Prompts und Antworten, damit Agents dieselbe Frage nicht zweimal stellen.
Unser Maturity-Model für Context Engineering macht sichtbar, wo du heute stehst, was den nächsten Schritt blockiert und wo du investieren solltest, um die Lücken noch vor deinen Wettbewerbern zu schließen.
Memory ist entscheidend dafür, wie Agents mit der Zeit besser werden, und die Teams, mit denen wir arbeiten, erkennen zunehmend, dass sie dafür eine skalierbare Infrastruktur brauchen. Redis Iris und der Context Hub von LangSmith bieten Kunden einen strukturierten Weg, Agent-Kontext über verschiedene Umgebungen hinweg zu verwalten. Live-Daten und Retrieval fließen in dasselbe System, das Agent Memory festhält und mit der Zeit weiterentwickelt.
Bei Character.ai zählt jede Millisekunde. Vor Redis haben wir zu viel Zeit mit Latenzproblemen und komplexen Pipelines verloren. Redis ermöglicht uns eine schnelle, intelligente Suche, die für unsere Nutzer ohne spürbare Verzögerung läuft.
Mit Redis Agent Memory speichern und nutzen wir Kontext in Echtzeit über unsere Coding-Agents hinweg. Wir erfassen damit zentrale Engineering-Entscheidungen, Bug-Details und Entwicklungskontext direkt während der Arbeit unserer Agents. So geht diese Information nicht zwischen Sessions oder Tools verloren, sondern steht dem gesamten Team zur Verfügung. Ein weiterer Service liest und schreibt im selben Memory und überwacht dabei unsere API. So erkennen wir Probleme und melden Bugs in Echtzeit in unserem Ticketsystem. Wir sind gespannt, was wir mit Redis Iris als Nächstes bauen.
Entdecke, wie Redis Iris deine Agents mit aktuellem, relevantem Kontext arbeiten lässt.