REDIS IRIS

Tus agentes deberían ser cada vez más inteligentes

Créalos sobre datos y contexto actualizados que mejoran con el tiempo.

Los agentes poco fiables fracasan en producción. Redis Iris es un motor de contexto unificado y en tiempo real que proporciona contexto actualizado y relevante para que los agentes rindan a escala.

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Redis Iris
Context Retriever
RDI
Agent Memory
LangCache
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El contexto salva a los agentes que carecen de información

Los agentes fallan porque los datos están repartidos entre innumerables sistemas y suelen estar fragmentados, desactualizados, ser lentos y difíciles de navegar. El resultado son respuestas imprecisas, bajo rendimiento y usuarios frustrados. A los agentes les falta la capa de contexto que prepara los datos para la IA.

El contexto crea sistemas navegables, no silos de datos

Los agentes dependen de las conexiones para ofrecer el mejor rendimiento. Los datos deben funcionar como un sistema conectado que los agentes puedan explorar, no solo consultar.

La recuperación instantánea lo impulsa todo

La latencia tiene un efecto acumulativo. Cuanto más tarda un agente en completar un paso, mayor es el riesgo de que falle cuando se enfrente a cargas de trabajo reales.

Los datos en tiempo real siempre están actualizados

Los datos nunca se detienen. Las apps cambian de estado, los CRM se actualizan y los eventos no paran. Los agentes deben poder confiar en que el contexto que utilizan refleja la realidad hasta el último instante.

El contexto debe acumular valor

El contexto debe volverse cada vez más relevante, personalizado y enriquecido como resultado de interacciones anteriores. Para conseguirlo, los agentes necesitan memoria, aprendizaje y estado persistente integrados.

Presentamos Redis Iris

Redis Data Integration (RDI)

Mantiene actualizado el estado operativo en Redis, para que los agentes trabajen con el contexto real del negocio y no con exportaciones obsoletas, tareas programadas o integraciones frágiles.

Redis Context Retriever

Proporciona a los agentes una forma navegable de recorrer entidades de negocio como clientes, pedidos e incidencias, para que puedan razonar sobre el contexto en lugar de tener que reconstruirlo con información dispersa entre herramientas.

Redis Agent Memory

Permite que el contexto se acumule entre sesiones, canales y agentes, de modo que cada interacción pueda aprovechar lo ocurrido anteriormente.

Redis LangCache

Acelera las solicitudes repetidas y semánticamente similares de los LLM reutilizando respuestas fiables almacenadas en Redis para mantener baja la latencia de los agentes.

Accede a cualquier dato con Context Retriever

Ofrece a los agentes rutas claras y basadas en esquemas a través de todos los datos de negocio, incluidos clientes, pedidos e incidencias, entre otros. Los agentes dedican menos tiempo a hacer suposiciones y más a obtener respuestas precisas y fiables.

Lee más sobre Context Retriever

Redis Data Integration proporciona datos actualizados a los agentes

Haz que los agentes trabajen sobre lo que realmente está ocurriendo. Lleva datos operativos actualizados desde tus sistemas de registro directamente a Redis, a la velocidad de Redis, para que los agentes actúen sobre el estado real del negocio mediante una única ruta de ejecución.

Lee más sobre Redis Data Integration

La IA basada en agentes se vuelve más inteligente con Agent Memory

Proporciona memoria de trabajo y memoria a largo plazo en un único lugar. Mantén el contexto de las conversaciones actuales siempre accesible mientras conservas información esencial a largo plazo, como preferencias de usuario, decisiones anteriores y mucho más entre sesiones.

Lee más sobre Agent Memory

Obtén respuestas antes de que se cierre tu ventana de oportunidad

Redis Search recupera y filtra contexto operativo en tiempo real a la velocidad de Redis. Redis LangCache evita trabajo innecesario almacenando en caché prompts y respuestas semánticamente similares para que los agentes no tengan que resolver la misma consulta una y otra vez.

Lee cómo con Redis Search Lee cómo con Redis LangCache

Descubre si tu empresa está preparada para el contexto

Nuestro modelo de madurez para la ingeniería de contexto ofrece una visión clara de tu situación actual, de qué te impide avanzar al siguiente nivel y de dónde debes invertir para cerrar las brechas antes que tus competidores.

Descárgate el informe

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

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

¿Todo listo para crear con Redis Iris?

Descubre cómo Redis Iris mantiene a tus agentes conectados a un contexto actualizado y relevante.

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