REDIS IRIS

I tuoi agenti dovrebbero diventare più intelligenti

Sviluppali su dati aggiornati e un contesto che migliora nel tempo.

Gli agenti inaffidabili falliscono in produzione. Redis Iris è un context engine unificato in tempo reale che fornisce un contesto aggiornato e rilevante per far funzionare gli agenti su larga scala.

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Redis Iris
Context Retriever
RDI
Agent Memory
LangCache
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Il contesto salva gli agenti poco informati

Gli agenti falliscono perché i dati distribuiti su innumerevoli sistemi sono frammentati, obsoleti, lenti e difficili da esplorare. I risultati sono risposte imprecise, prestazioni lente e utenti frustrati. Agli agenti manca il layer di contesto chiave che rende i dati pronti per l'AI.

Il contesto offre sistemi navigabili, non silos di dati

Gli agenti si affidano alle connessioni per offrire le migliori prestazioni. I dati devono funzionare come un sistema interconnesso che gli agenti possono esplorare, non solo interrogare.

Il retrieval istantaneo fa girare tutto al meglio

La latenza ha un effetto a palla di neve. Più tempo impiega un agente a completare un passaggio, maggiore è il rischio che fallisca sotto i carichi di lavoro del mondo reale.

I dati in tempo reale sono sempre aggiornati

I dati non si fermano mai. Le app cambiano stato, i CRM si aggiornano e gli events non si interrompono. Gli agenti devono potersi fidare del fatto che il contesto in loro possesso sia accurato fino all'ultimo istante.

Il contesto deve essere cumulativo

Il contesto deve diventare più rilevante, personalizzato e informato dalle interazioni passate. Ciò significa che gli agenti devono avere memoria, apprendimento e uno stato durevole integrati.

Ti presentiamo Redis Iris

Redis Data Integration (RDI)

Mantiene lo stato operativo aggiornato in Redis, così gli agenti agiscono sul contesto aziendale corrente invece che su esportazioni obsolete, cron job o estrazioni di dati instabili.

Redis Context Retriever

Fornisce agli agenti un percorso navigabile attraverso entità aziendali come clienti, ordini e ticket, in modo che possano ragionare sul contesto anziché dover tirare a indovinare tra i vari tool.

Redis Agent Memory

Permette al contesto di accumularsi attraverso sessioni, canali e agenti, in modo che ogni interazione possa basarsi su quanto accaduto in precedenza.

Redis LangCache

Mantiene veloce il lavoro dell'LLM per compiti ripetuti e semanticamente simili, servendo risposte affidabili da Redis rispettando il budget di latenza dell'agente.

Accedi a qualsiasi dato con Context Retriever

Fornisci agli agenti percorsi puliti e schema-first attraverso tutti i dati aziendali, inclusi clienti, ordini, ticket e altro ancora. Gli agenti passano meno tempo a cercare di indovinare e più tempo a ottenere in modo affidabile le risposte giuste.

Leggi di più su Context Retriever

Redis Data Integration nutre gli agenti con dati aggiornati

Ancora gli agenti a ciò che sta effettivamente accadendo. Estrai dati operativi aggiornati dai tuoi sistemi di record direttamente in Redis, alla velocità di Redis, in modo che gli agenti agiscano sullo stato aziendale più recente in un unico percorso di runtime.

Leggi di più su Redis Data Integration

L'AI agentica diventa più intelligente con Agent Memory

Fornisci memoria di lavoro e recupero a lungo termine in un unico posto. Mantieni le conversazioni correnti degli agenti focalizzate con il contesto attivo, mentre fai persistere elementi vitali a lungo termine come preferenze dell'utente, decisioni passate e altro ancora, attraverso le diverse sessioni.

Leggi di più su Agent Memory

Ottieni risposte prima che la tua finestra si chiuda

Redis Search estrae e filtra il contesto operativo in tempo reale alla velocità di Redis. LangCache elimina gli sprechi, memorizzando in cache prompt e risposte semanticamente simili in modo che gli agenti non facciano le stesse domande due volte.

Scopri come fare con Redis Search Scopri come fare con LangCache

Scopri se la tua azienda è pronta per il contesto

Il nostro modello di maturità del context engineering offre un quadro chiaro della tua situazione attuale, di cosa ti impedisce di passare alla fase successiva e di dove investire per colmare le lacune prima che lo facciano i tuoi competitor.

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<250msP95 query latency across all production workloads

La memoria è fondamentale per il modo in cui gli agenti migliorano nel tempo, e i team con cui lavoriamo si stanno rendendo conto di aver bisogno di un'infrastruttura scalabile a supporto. Insieme, Redis Iris e il Context Hub di LangSmith offrono ai clienti un modo strutturato per gestire il contesto degli agenti nei vari ambienti, collegando i dati operativi in tempo reale e il retrieval nello stesso sistema che gestisce le versioni ed evolve la memoria degli agenti nel tempo.

Harrison ChaseCofounder e CEO, LangChain

Su Character.ai ogni millisecondo conta. Prima di Redis, passavamo troppo tempo a combattere la latenza e a gestire pipeline complesse. Redis ci permette di offrire una ricerca rapida e intelligente che per i nostri utenti è istantanea.

Yi DuanMember of Technical Staff, Character.ai

Redis Agent Memory ci aiuta a memorizzare e riutilizzare il contesto tra i nostri agenti di programmazione in tempo reale. Lo usiamo per acquisire decisioni ingegneristiche critiche, dettagli sui bug e il contesto di sviluppo mentre i nostri agenti lavorano, in modo che tali informazioni siano disponibili per tutto il team invece di andare perse tra sessioni o tool. Abbiamo anche un servizio che legge e scrive nella stessa memoria mentre monitora la nostra API, il che ci consente di rilevare problemi e segnalare bug nel nostro sistema di ticketing in tempo reale. Siamo emozionati di vedere cosa potremo creare in futuro con Redis Iris.

Nick Thompson Senior Software Developer, Safe in Home

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