Redis ha ampliato Iris, il proprio motore di gestione del contesto in tempo reale per agenti di intelligenza artificiale, introducendo un insieme di sei funzionalità componibili che estendono la piattaforma oltre la memorizzazione e il recupero delle informazioni. Il nuovo assetto comprende Intent Router, Agent Playbooks, Agent Memory e Context Gateway, disponibili generalmente, oltre a Lens e Agent Mesh, attualmente in versione beta. Le componenti possono essere utilizzate separatamente oppure combinate all’interno dello stesso ambiente di esecuzione, permettendo agli sviluppatori di costruire sistemi agentici dotati di memoria, accesso controllato alle informazioni, capacità di riutilizzare procedure e strumenti per osservare il comportamento operativo. Redis ha accompagnato il rilascio con un’offerta iniziale di 5.000 messaggi gratuiti. L’architettura risponde a problemi riscontrabili nelle implementazioni degli agenti AI, tra i quali la perdita del contesto tra sessioni successive, la conservazione di informazioni non pertinenti, l’accesso a dati incompleti e la ripetizione di operazioni già eseguite, condizioni che possono aumentare i tempi di risposta e il consumo di token.
Intent Router identifica il significato delle richieste indipendentemente dalla loro formulazione letterale e le indirizza verso il componente più appropriato, che può essere una risposta FAQ memorizzata, una competenza dell’agente, un operatore umano oppure un modello linguistico. La funzione comprende instradamento tra agenti e modelli, controlli di sicurezza e decisioni condizionali capaci di gestire formulazioni linguistiche differenti riferite alla stessa necessità. Agent Playbooks introduce invece un meccanismo di riutilizzo delle procedure, distinguendo le risposte stabili già disponibili dalle richieste che necessitano di dati aggiornati o della nuova esecuzione di una procedura conosciuta. Redis prevede che i playbook possano essere progressivamente perfezionati attraverso il loro utilizzo, migliorando la qualità dei risultati e riducendo il lavoro ripetitivo. Agent Memory utilizza il sistema MemoryETL per estrarre e organizzare informazioni provenienti da attività degli utenti, documenti, basi di conoscenza e altre fonti semistrutturate. La memoria viene organizzata gerarchicamente e comprende strumenti di ispezione, tracciabilità e verifica della provenienza, insieme a meccanismi per escludere informazioni che non devono essere conservate, inclusi dati personali identificativi.
Context Gateway fornisce un punto di accesso governato alle diverse fonti informative utilizzate dagli agenti, supportando anche server Model Context Protocol messi a disposizione direttamente dai clienti. Il sistema può memorizzare quali strumenti hanno risolto determinati problemi e riutilizzare risultati già ottenuti, riducendo la necessità di ripetere chiamate e operazioni di recupero del contesto. Le due funzionalità ancora in beta affrontano invece aspetti differenti dell’esecuzione. Lens introduce strumenti di osservabilità che collegano il risultato prodotto da un agente alla competenza, alla regola di instradamento, alla risposta FAQ, alla memoria utilizzata e alla sessione originaria. Le informazioni comprendono il successo delle attività, i token consumati per operazione e la latenza, rendendo possibile analizzare le ragioni di una risposta errata o di un comportamento inatteso. Agent Mesh riguarda la continuità delle comunicazioni tra agenti e utilizza flussi temporanei, buffering automatico e riconnessione in caso di interruzioni. Le tecnologie Durable SSE Streams e A2A Comms sono destinate rispettivamente a mantenere la continuità dei flussi di risposta e a gestire deleghe e passaggi di attività tra agenti differenti.
L’evoluzione di Iris prosegue il percorso avviato il 18 maggio 2026, quando Redis aveva presentato il prodotto come livello di collegamento tra gli agenti AI e le informazioni necessarie alla loro attività, integrando Context Retriever, Agent Memory, Redis Data Integration, LangCache e Redis Search. Da allora Agent Memory è passato dalla fase di anteprima alla disponibilità generale e l’architettura è stata estesa alle procedure operative e alle comunicazioni. Tra le applicazioni descritte figura quella di Safe in Home, che utilizza Redis Agent Memory per conservare in tempo reale decisioni ingegneristiche, informazioni sui problemi software e contesto di sviluppo condiviso tra agenti di programmazione. Un ulteriore servizio consulta e aggiorna la stessa memoria mentre controlla le API aziendali e apre segnalazioni di bug nel sistema di ticketing. Con il nuovo rilascio Iris assume quindi una funzione più ampia nella gestione degli agenti, mantenendo tuttavia una distinzione tra i componenti operativi già disponibili e gli strumenti di audit e recupero delle comunicazioni che richiedono ancora la fase di validazione beta.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)