El motor de contexto en tiempo real incorpora seis funcionalidades de memoria, contexto y mensajería para que los agentes funcionen de forma fiable y con menor coste por token.
, /PRNewswire/ — Redis anuncia hoy la nueva versión de Redis Iris en GA, su motor de contexto en tiempo real para agentes de IA. Redis Iris ofrece ahora seis funcionalidades personalizables, diseñadas para utilizarse de forma conjunta o independiente, que proporcionan a los agentes la memoria, el contexto y la mensajería que necesitan para funcionar de forma fiable en producción: Intent Router, Agent Playbooks, Agent Memory, Context Gateway, Lens y Agent Mesh.
Los modelos de IA ya son aptos para la empresa, pero pocos equipos consiguen agentes que funcionen de forma fiable en producción. A menudo, los agentes carecen del contexto adecuado, disponible en el momento oportuno y almacenado en memoria correctamente. Los modelos no son eficientes, con prompts sobrecargados, llamadas redundantes a grandes modelos de lenguaje (LLM) e integraciones personalizadas poco robustas cuyo coste en tokens y tiempo supera el valor que generan.
«Los desarrolladores no deberían necesitar cinco productos de infraestructura para que los agentes funcionen. Iris reúne estas funcionalidades básicas en un solo lugar para que los desarrolladores puedan crear agentes que funcionen en producción», afirma Rowan Trollope, CEO de Redis. «Los agentes necesitan las mismas bases que las aplicaciones y los microservicios: datos de las aplicaciones en tiempo real, estado de ejecución y comunicación entre servicios. También necesitan nuevas capacidades, como memoria, gestión del contexto y enrutamiento». «Redis ya ocupa un lugar en la ruta crítica de procesamiento como base de datos de referencia para la ejecución de aplicaciones».
Seis funcionalidades, un solo motor
Iris proporciona desde el primer día funciones de contexto, memoria y mensajería listas para producción, al tiempo que permite a los equipos adaptar cada una de ellas a sus agentes. Esta versión incluye:
- Intent Router (GA) interpreta el significado de una solicitud en lugar de su formulación y la dirige al destino adecuado, ya sea una respuesta a una pregunta frecuente almacenada en memoria, un skill, una persona o un LLM. También permite el enrutamiento hacia agentes y modelos, la aplicación de salvaguardas y el uso de sentencias condicionales «if» difusas, de modo que las decisiones no se limiten a verdadero o falso.
- Agent Playbooks (GA) permite a los equipos determinar qué respuestas son estables y deben reutilizarse, y cuáles requieren datos actualizados y una nueva ejecución de un procedimiento conocido. Con cada ejecución, los playbooks se vuelven más completos y precisos, lo que reduce los tiempos de resolución y el gasto en tokens.
- Agent Memory (GA) genera elementos de memoria a partir de las acciones de los usuarios, así como de documentos y otros datos semiestructurados mediante MemoryETL. Los organiza en jerarquías para permitir un control más detallado y ofrece funciones de inspección y auditoría, así como información sobre su procedencia. También puede olvidar aquello que no deba conservar, como datos personales identificables.
- Context Gateway (GA) ofrece a los agentes un único punto de acceso a las fuentes de contexto conectadas, sujeto a mecanismos de gobernanza. Los equipos pueden utilizar sus propios servidores MCP, almacenar en caché qué herramientas resuelven un problema determinado para reducir el consumo de tokens y generar resultados reutilizables para mantener la coherencia entre sesiones.
- Lens (beta) permite rastrear el comportamiento de los agentes y tener trazabilidad. Cada resultado puede vincularse con un skill, la ruta o la respuesta a una pregunta frecuente (FAQ) que lo generó, con los elementos de memoria de los que aprendió el agente y con la sesión de origen. Así, proporciona evidencias auditables y visibilidad sobre el éxito de las tareas, los tokens utilizados por tarea y la latencia.
- Agent Mesh (beta) permite a los agentes comunicarse mediante flujos efímeros y gestiona automáticamente el almacenamiento en búfer y la reconexión cuando se interrumpe una conexión. SSE Streams persistentes mantienen” el flujo de respuestas pese a las interrupciones. el flujo de respuestas pese a las interrupciones, y el protocolo A2A Comms ofrece a los agentes un canal fiable para delegar tareas y transferirlas a otros agentes.
En conjunto, estas funcionalidades ayudan a que los agentes recuerden la información pertinente, respondan de forma adecuada y actúen con transparencia, al tiempo que consiguen más resultados por token. Como Iris se basa en la tecnología Redis que los equipos ya conocen, las organizaciones pueden reducir el trabajo de integración a medida que suele ser necesario para conectar la recuperación de información, la memoria, el enrutamiento y la mensajería.
Diseñado para la complejidad del mundo real
Los agentes en producción deben gestionar entradas de usuarios impredecibles, múltiples canales y transferencias de tareas entre agentes; cualquiera de estos elementos puede convertirse en un punto de fallo. Iris se basa en cuatro principios: el contexto debe poder explorarse en lugar de permanecer aislado; la memoria debe ser adaptativa y selectiva; el contexto debe utilizarse de forma eficiente para mantener los costes bajo control; y debe enriquecerse a medida que los agentes aprenden de interacciones anteriores.
Desde el lanzamiento inicial de Redis Iris en mayo de 2026, los clientes lo utilizan en producción. Es el caso de Paradigm, la startup de San Francisco que Fortune presentó como la apuesta por sustituir la hoja de cálculo tradicional por enjambres de agentes de IA, ha construido toda su plataforma sobre Redis.
«Todo lo que se ve en Paradigm está almacenado en Redis. Es la capa de memoria y orquestación que permite a nuestros agentes trabajar en tiempo real, a una escala que antes no era posible», afirma June Lee, CTO de Paradigm.
Disponibilidad y recursos
Redis Iris está disponible desde hoy. Intent Router, Agent Playbooks, Agent Memory y Context Gateway están en disponibilidad general; Lens y Agent Mesh están en fase beta. Para obtener más información, visite redis.io/iris.
Redis organiza un webinar sobre Redis Iris con el equipo de ingeniería que la ha desarrollado el 12 de noviembre para América y el 17 de noviembre para la región EMEA (Europa, Oriente Medio y África). Las inscripciones están abiertas en redis.io/resources/videos/redis-iris-full-spectrum.
Acerca de Redis
Redis es la plataforma de datos más rápida del mundo. Desde sus orígenes en el código abierto en 2011 hasta convertirse en la marca más citada en soluciones de almacenamiento en caché, Redis ha ayudado a más de 10 000 clientes a crear, escalar y desplegar las aplicaciones que hacen funcionar nuestro mundo. Con bases de datos en la nube y en las instalaciones del cliente para almacenamiento en caché, IA generativa y otros usos, Redis ayuda a las empresas digitales a establecer un nuevo estándar de velocidad para sus aplicaciones.
Con presencia en San Francisco, Austin, Londres, Tel Aviv y Singapur, Redis cuenta con reconocimiento internacional como líder en el desarrollo rápido de aplicaciones de alto rendimiento. Para obtener más información, visite redis.io.
