"La mémoire est au cœur de la manière dont les agents s'améliorent au fil du temps, et les équipes avec lesquelles nous travaillons réalisent qu'elle nécessite une infrastructure capable de passer à l'échelle. Ensemble, Redis Iris et Context Hub de LangSmith offrent aux clients une approche structurée pour gérer le contexte des agents à travers différents environnements, en réunissant les données opérationnelles en temps réel et les mécanismes de récupération dans un même système qui versionne et fait évoluer la mémoire des agents au fil du temps.
Harrison ChaseCofondateur et CEO, LangChain
"Chez Character.ai, chaque milliseconde compte. Avant Redis, nous passions trop de temps à lutter contre la latence et à gérer des pipelines complexes. Redis nous permet d'offrir une recherche rapide et intelligente qui paraît instantanée à nos utilisateurs.
Yi DuanMember of Technical Staff, Character.ai
"Redis Agent Memory nous aide à stocker et réutiliser le contexte de nos agents de développement en temps réel. Nous l'utilisons pour capturer les décisions d'ingénierie critiques, les détails des bugs et le contexte de développement au fur et à mesure que nos agents travaillent, afin que ces informations restent accessibles à toute l'équipe au lieu de se perdre entre différentes sessions ou différents outils. Nous disposons également d'un service qui lit et écrit dans cette même mémoire tout en surveillant notre API, ce qui nous permet de détecter les incidents et de signaler les bugs dans notre système de ticketing en temps réel. Nous sommes impatients de découvrir ce que nous pourrons construire ensuite avec Redis Iris.
Nick Thompson Senior Software Developer, Safe in Home
