REDIS IRIS

Seus agentes deveriam ficar mais inteligentes

Construa-os com dados atualizados e contexto que melhora com o tempo.

Agentes não confiáveis falham em produção. O Redis Iris é um motor de contexto unificado e em tempo real que entrega contexto atualizado e relevante para que os agentes performem em escala.

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Redis Iris
Context Retriever
RDI
Agent Memory
LangCache
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O contexto salva agentes mal informados

Agentes falham porque dados espalhados por inúmeros sistemas são fragmentados, desatualizados, lentos e difíceis de navegar. O resultado são respostas imprecisas, performance lenta e usuários frustrados. O que falta aos agentes é a camada de contexto que torna os dados prontos para a IA.

O contexto entrega sistemas navegáveis, não grupos de dados isolados

Agentes dependem de conexões para entregar a melhor performance. Os dados precisam funcionar como um sistema conectado que os agentes podem explorar e não apenas consultar.

Recuperação instantânea faz tudo funcionar

Latência tem o efeito bola de neve. Quanto mais tempo um agente leva para completar uma etapa, maior o risco de colapso em cargas de trabalho reais.

Dados em tempo real são sempre atualizados

Os dados nunca param. Apps mudam de estado, CRMs se atualizam e eventos não param. Os agentes precisam confiar que o seu contexto tem precisão até o instante atual.

O contexto deve se tornar mais inteligente com o tempo

O contexto deve ficar mais relevante, personalizado e informado por interações anteriores. Isso significa que os agentes precisam ter memória, aprendizado e estado durável incorporados.

Apresentando o Redis Iris

Redis Data Integration (RDI)

Mantém o estado operacional atualizado no Redis, para que os agentes atuem com base no contexto de negócio atual não em exports desatualizados, cron jobs ou pulls de dados frágeis.

Redis Context Retriever

Dá aos agentes um caminho navegável por entidades de negócio como clientes, pedidos e tickets, para que raciocinem sobre o contexto em vez de adivinhar entre ferramentas.

Redis Agent Memory

Permite que o contexto se acumule entre sessões, canais e agentes, para que cada interação possa partir do que aconteceu antes.

Redis LangCache

Mantém o trabalho repetido e semanticamente similar do LLM rápido, servindo respostas confiáveis do Redis dentro do budget de latência do agente.

Acesse qualquer dado com o Context Retriever

Dê aos agentes caminhos limpos e orientados a schema por todos os dados de negócio: clientes, pedidos, tickets e mais. Os agentes passam menos tempo adivinhando e mais tempo obtendo as respostas certas de forma confiável.

Saiba mais sobre o Context Retriever

O Redis Data Integration alimenta os agentes com dados atualizados

Mantenha os agentes ancorados no que está acontecendo de verdade. Traga dados operacionais atualizados dos seus sistemas de registro direto para o Redis, na velocidade do Redis, para que os agentes atuem com base no estado de negócio do instante atual em um único caminho de runtime.

Saiba mais sobre o Redis Data Integration

A IA agêntica fica mais inteligente com o Agent Memory

Entregue memória de trabalho e recall de longo prazo em um só lugar. Mantenha as conversas ativas dos agentes enxutas com contexto ativo, enquanto persiste informações vitais de longo prazo como preferências do usuário, decisões anteriores e mais entre sessões.

Saiba mais sobre o Agent Memory

Obtenha respostas antes que sua janela feche

O Redis Search busca e filtra contexto operacional ao vivo na velocidade do Redis. O LangCache elimina o desperdício, fazendo cache de prompts e respostas semanticamente similares para que os agentes não façam as mesmas perguntas duas vezes.

Saiba como com o Redis Search Saiba como com o LangCache

Veja se o seu negócio está pronto para contexto

Nosso modelo de maturidade em engenharia de contexto dá uma visão clara de onde você está hoje, o que está te impedindo de avançar para a próxima etapa e onde investir para fechar as lacunas antes que seus concorrentes o façam.

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Memória é central para como os agentes melhoram ao longo do tempo, e os times com quem trabalhamos estão percebendo que precisam de infraestrutura escalável por trás disso. Juntos, o Redis Iris e o Context Hub da LangSmith oferecem aos clientes uma forma estruturada de gerenciar o contexto dos agentes em diferentes ambientes, conectando dados operacionais ao vivo e recuperação no mesmo sistema que versiona e evolui a memória dos agentes ao longo do tempo.

Harrison ChaseCofundador e CEO, LangChain

O Redis Agent Memory nos ajuda a armazenar e reutilizar contexto entre nossos agentes de código em tempo real. Usamos para capturar decisões críticas de engenharia, detalhes de bugs e contexto de desenvolvimento enquanto os agentes trabalham para que essa informação fique disponível para todo o time em vez de se perder entre sessões ou ferramentas. Também temos um serviço lendo e escrevendo na mesma memória enquanto monitora nossa API, o que nos permite detectar problemas e reportar bugs no sistema de tickets em tempo real. Estamos animados para ver o que podemos construir com o Redis Iris.

Nick Thompson Desenvolvedor de software sênior, Safe in Home

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Veja como o Redis Iris mantém seus agentes ancorados em contexto atualizado e relevante.

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