REDIS IRIS

Vos agents devraient gagner en intelligence

Construisez-les sur des données fraîches et un contexte qui s’enrichit au fil du temps.

Les agents peu fiables échouent en production. Redis Iris est un moteur de contexte unifié en temps réel qui fournit un contexte frais et pertinent afin que les agents puissent fonctionner à grande échelle.

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Redis Iris
Context Retriever
RDI
Agent Memory
LangCache
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Le contexte sauve les agents mal informés

Les agents échouent parce que les données dispersées dans d’innombrables systèmes sont fragmentées, obsolètes, lentes et difficiles à parcourir. Résultat : des réponses inexactes, des performances limitées et des utilisateurs frustrés. Il manque aux agents la couche de contexte essentielle qui rend les données prêtes pour l’IA.

Le contexte crée des systèmes navigables pas des silos de données

Les agents s’appuient sur les connexions entre les données pour offrir les meilleures performances. Les données doivent fonctionner comme un système connecté que les agents peuvent explorer, et non comme une simple source de requêtes.

La récupération instantanée est au cœur de tous

La latence a un effet boule de neige. Plus un agent met de temps à accomplir une étape, plus le risque qu’il échoue sous une charge réelle augmente.

Les données en temps réel sont toujours à jour

Les données sont en mouvement permanent. Les applis changent d’état, les CRM se mettent à jour et les événements ne s’arrêtent jamais. Les agents doivent pouvoir faire confiance à un contexte exact à chaque instant.

Le contexte doit s’enrichir au fil du temps

Le contexte doit devenir toujours plus pertinent, personnalisé et enrichi par les interactions passées. Cela implique que les agents disposent nativement de mémoire, de capacités d’apprentissage et d’un état persistant.

Introduction à Redis Iris

Redis Data Integration (RDI)

Maintient l’état opérationnel à jour dans Redis afin que les agents agissent sur le contexte métier actuel plutôt que sur des exports obsolètes, des tâches cron ou des extractions de données fragiles.

Redis Context Retriever

Gives agents a navigable path through business entities like customers, orders, and tickets, so they can reason over context instead of guessing across tools.

Redis Agent Memory

Fournit aux agents un chemin navigable à travers les entités métier telles que les clients, les commandes et les tickets, afin qu’ils puissent raisonner à partir du contexte plutôt que de naviguer à l’aveugle entre différents outils.

Redis LangCache

Permet au contexte de s’enrichir au fil des sessions, des canaux et des agents, afin que chaque interaction puisse s’appuyer sur les précédentes.

Exploitez toutes vos données avec Context Retriever

Offrez aux agents des chemins clairs et schema-first à travers toutes les données métier, y compris les clients, les commandes, les tickets et bien plus encore. Les agents passent moins de temps à deviner et davantage de temps à fournir les bonnes réponses de manière fiable.

En savoir plus sur Context Retriever

Redis Data integration fournit des données fraîches aux agents

Ancrez les agents dans la réalité opérationnelle. Injectez les données les plus récentes de vos systèmes de référence directement dans Redis, à la vitesse de Redis, afin que les agents agissent sur l’état métier le plus actuel via un unique chemin d’exécution.

En savoir plus sur Redis Data Integration

L’IA argentique gagne en intelligence avec Agent Memory

Réunissez mémoire de travail et mémoire long terme au même endroit. Maintenez les conversations en cours dans un contexte actif tout en conservant durablement les éléments essentiels comme les préférences utilisateur, les décisions passées et bien plus encore d’une session à l’autre.

En savoir plus sur Agent Memory

Obtenez des réponses avant que la fenêtre ne se referme

Redis Search récupère et filtre le contexte opérationnel en direct à la vitesse de Redis. LangCache réduit les coûts inutiles en mettant en cache les prompts et réponses sémantiquement similaires afin que les agents ne posent pas deux fois les mêmes questions.

Découvrez comment avec Redis Search Découvrez comment avec LangCache

Découvrez si votre entreprise est prête pour le contexte

Notre modèle de maturité en context engineering vous offre une vision claire de votre situation actuelle, des freins qui vous empêchent de passer à l'étape suivante et des investissements à prioriser pour combler vos écarts avant vos concurrents.

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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

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 Développeur de logiciels senior, Safe in Home

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