Redis推出AI代理情境引擎Iris，整合檢索、記憶與資料同步工具

Redis表示，企業部署AI代理時，問題常出現在代理執行階段，包括狀態過舊、檢索速度慢、記憶分散、工具未連接，以及任務所需資料分散在客戶資料庫、訂單系統、物流服務、客服票務工具與政策文件等不同系統。缺乏統一的情境層時，代理可能只能給出籠統回答，而Iris則能把分散資料整理成代理可讀取的情境，供代理在回應使用者、查找營運資料或延續既有互動時使用。

Redis Iris由5項工具組成，包括Redis Context Retriever、Redis Agent Memory、Redis Data Integration、Redis LangCache與Redis Search。其中Context Retriever與Agent Memory是這次新推出的工具，目前以預覽形式提供。

Context Retriever主要用來讓代理存取結構化企業資料，開發者可先定義資料中的實體、欄位、關係與存取規則，系統再自動產生代理可呼叫的MCP工具。代理執行時會以限定範圍的金鑰驗證身分，只能看到被授權的工具，並透過Redis與Redis Search執行索引查詢，伺服器端也會套用列層級過濾。如此，代理可受控制地檢索層取得資料，而不是直接查詢資料庫、依賴文字轉SQL，或替每個流程另行開發整合。

Redis Agent Memory則處理代理的短期狀態與長期記憶，官方指出，該工具可儲存近期互動紀錄、使用者偏好與其他需要保留的資訊，讓代理在多輪對話或不同工作階段之間延續脈絡，不必每次都重新取得或重新推導相同資訊。

其他工具則分別負責資料同步、快取與搜尋，Redis Data Integration可從關聯式資料庫、資料倉儲與文件儲存系統擷取並同步資料到Redis，形成持續更新的營運資料層，讓代理可查詢較新的企業狀態。Redis LangCache提供語意快取，Redis稱最高可節省90%的詞元成本。Redis Search則提供底層搜尋能力，可處理向量、結構化、非結構化與即時資料。