Redis, web uygulamalarının yük altında çökmesini önleyen önbellek katmanıyla tanınır. Şirket, şimdi üretim AI ajanlarının başarısız olmasına yol açan dağınık, eski ve insanlara yönelik yapılandırılmış verilerin çözülmesi gereken bir sorunu hedefliyor. Tek sorgu için tasarlanan alma boru hatları, ajanlar tarafından oluşturulan hacmi emmek için yeterli değildir.
Redis, Iris'i lanç ederek bu yapısal açığı hedefliyor. Iris, bir ajan ve ona gerekli olan verilerin arasına yerleştirilen bir bağlam ve bellek platformudur. Platform, gerçek zamanlı veri alımı, iş modellerinden otomatik MCP araçları oluşturan bir anlamsal arayüz ve Redis Flex üzerine inşa edilmiş bir ajan bellek sunucusunu bir araya getiriyor.
Bağlamdan Belleğe
Redis CEO'su Rowan Trollope, "Şirketler, insanlardan çok daha fazla ajan kullanacaklar. Bu, arka uç sistemlerine yükün artması anlamına geliyor." diyor. Trollope, bu paraleli mobil dönemine kadar geri götürüyor: Eski arka uçlar, bir milyonun üzerinde akıllı telefon kullanıcısını desteklemek zorunda kaldığında, Redis yükü emmek için bir önbellek katmanı olarak ortaya çıktı.
Farklı olan ise ajanların kendi middleware'lerini yazamamasıdır. Mobil dönemlerinde, bir geliştirici veritabanı yöneticisiyle birlikte çalışır, bir uygulamanın ihtiyaç duyduğu sorguları tanımlar ve önbellek mantığını bir middleware katmanına yazardı. Ajanlar bunu yapamaz. Onlar, önceden inşa edilmiş arayüzler aracılığıyla çalışma zamanında doğru verilere ulaşmak zorundadırlar.
Redis Iris'i Neler İçerir
Iris, veri alımı, anlamsal erişim, bellek ve önbelleği kapsayan beş bileşenle birlikte geliyor.
- Redis Veri Bütünleştirme: Genel kullanıma açık. RDI, ilişkisel veritabanları, ambarlar ve belge depolarından Redis'e sürekli veri senkronizasyonu için değişiklik veri yakalama boru hatlarını kullanır.
- Bağlam Alıcı: Ön izleme aşamasında. Geliştiriciler, iş verilerini pydantic modelleri kullanarak anlamsal bir model tanımlar ve Redis, ajanların doğrudan sorgulayabileceği MCP araçlarını otomatik olarak oluşturur.
- Ajan Belleği: Ön izleme aşamasında. Kısa ve uzun vadeli durumu oturumlar arasında depolayarak ajanların her dönüşte onu yeniden türetmek zorunda kalmadan bağlamı taşımasını sağlar.
- Redis Esnek: Yeniden yazılmış bir depolama motoru, %99'u SSD'de ve %1'i RAM'de çalışan veri depolama sunuyor.
- Redis Arama ve LangCache: Platformun altında yatan alma ve anlamsal önbelleğin temeli.
Uzmanların Görüşü
Veri endüstrisi genel olarak aynı yöne gidiyor. Her büyük veritabanı satıcısı, bağlam ve bellek katmanlarını entegre ediyor.
Geleneksel veritabanı satıcıları, ilişkisel veritabanlarını agentic AI dönemine getirmek için bağlam ve bellek katmanlarını entegre ediyor. Özel olarak inşa edilmiş vektör veritabanı satıcıları da aynı şeyi yapıyor, agentic AI bağlamı için yeni bir bilgi katmanı oluşturuyor. Bağımsız bağlam katmanları da bu ortaya çıkan manzaraya dahil oluyor.
Trollope, Redis'in pozisyonunu rekabetten yapısal olarak farklı olarak konumlandırıyor. "Bizim kazanmamız için başkalarının kaybetmesine gerek yok." diyor. Çok sayıda Redis dağıtımı zaten MongoDB veya Oracle gibi arka uç sistemlerini kullanıyor. Iris, bu sistemleri değiştirmek yerine onlardan yansıtıp önbelleğini oluşturuyor.
HyperFRAME Research'tan AI Stack Uygulama Lideri Stephanie Walter, pazar bağlamını açık bir şekilde ifade ediyor. "Pazar aynı sonuca varıyor: Ajanlar sadece daha fazla token veya daha iyi modellere ihtiyaç duymuyor. Onlar, yönetilen, güncel, düşük gecikme bağlamına ihtiyaç duyuyor."
Yapay zeka özeti
Redis Iris, gerçek zamanlı veri alımı, anlamsal erişim ve ajan belleği sunan bir bağlam ve bellek platformudur. Üretkenlik artırmak için tasarlanmıştır.
