"La memoria es fundamental para que los agentes mejoren con el tiempo, y los equipos con los que trabajamos están descubriendo que necesitan una infraestructura escalable para respaldarla. Juntos, Redis Iris y LangSmith Context Hub ofrecen a los clientes una forma estructurada de gestionar el contexto de los agentes en distintos entornos, conectando datos operativos activos y recuperación de información dentro del mismo sistema que versiona y evoluciona la memoria de los agentes con el tiempo.
Harrison ChaseCofundador y CEO, LangChain
"En Character.ai, cada milisegundo cuenta. Antes de Redis, dedicábamos demasiado tiempo a combatir la latencia y gestionar pipelines complejos. Redis nos permite ofrecer búsquedas rápidas e inteligentes que nuestros usuarios perciben como instantáneas.
Yi DuanMiembro del equipo técnico, Character.ai
"Redis Agent Memory nos ayuda a almacenar y reutilizar contexto entre nuestros agentes de programación en tiempo real. Lo utilizamos para capturar decisiones de ingeniería críticas, detalles de errores y contexto de desarrollo mientras los agentes trabajan, de forma que esa información esté disponible para todo el equipo en lugar de perderse entre sesiones o herramientas. También contamos con un servicio que lee y escribe en la misma memoria mientras supervisa nuestra API, lo que nos permite detectar incidencias e informar de errores en nuestro sistema de gestión de tickets en tiempo real. Estamos deseando descubrir todo lo que podremos crear con Redis Iris.
Nick Thompson Senior Software Developer, Safe in Home
