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Redis aggiunge sei funzionalità a Redis Iris, quattro disponibili per tutti e due in beta
Redis Iris offre ora sei funzionalità personalizzabili, progettate per essere usate insieme o indipendentemente, che forniscono agli agenti la memoria, il contesto e gli strumenti di messaggistica necessari per operare in modo affidabile ne
AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato ·
Il 4 novembre 2026, Redis ha annunciato il prossimo capitolo di Redis Iris, il suo motore di contesto in tempo reale per agenti di IA. Redis Iris offre ora sei funzionalità personalizzabili, progettate per essere usate insieme o indipendentemente, che forniscono agli agenti la memoria, il contesto e gli strumenti di messaggistica necessari per operare in modo affidabile nel mondo reale: Redis Intent Router, Redis Agent Playbooks, Redis Agent Memory, Redis Context Gateway, Redis Lens e Redis Agent Mesh. Secondo Redis, gli agenti spesso non dispongono del contesto giusto, al momento giusto e memorizzato nel modo giusto, e quelli che producono valore lo fanno spesso in modo inefficiente, con prompt sovraccarichi, chiamate ridondanti agli LLM e fragili integrazioni personalizzate che costano più in termini di token e tempo del valore che restituiscono.
«Gli agenti hanno bisogno delle stesse fondamenta di app e microservizi: dati aggiornati delle app, stato di esecuzione e comunicazione tra servizi»
Rowan Trollope, CEO di Redis
Sei funzionalità, un solo runtime
Iris mette a disposizione fin dal primo giorno contesto, memoria e messaggistica pronti per la produzione, consentendo ai team di personalizzare ogni funzionalità per i propri agenti. La release include:
Intent Router (GA) individua il significato di una richiesta anziché basarsi sulla sua formulazione e la invia alla destinazione giusta, che si tratti di una FAQ memorizzata, di una capacità di un agente, di una persona o di un LLM. Supporta anche l’instradamento verso agenti e modelli, i guardrail e le istruzioni condizionali «sfumate», così che le decisioni non siano limitate a vero o falso.
Agent Playbooks (GA) consente ai team di definire quali risposte sono stabili e devono essere riutilizzate e quali richiedono dati aggiornati e una nuova esecuzione di una procedura nota. Più vengono eseguiti, più i Playbooks diventano approfonditi e accurati, riducendo i tempi di risoluzione e il consumo di token.
Agent Memory (GA) crea ricordi a partire dalle azioni degli utenti, oltre che da documenti e altri dati semistrutturati attraverso MemoryETL, li organizza in gerarchie per un controllo più granulare e offre funzioni di ispezione, audit e verifica della provenienza. Può anche dimenticare ciò che non dovrebbe conservare, come le informazioni che consentono di identificare una persona.
Context Gateway (GA) offre agli agenti un unico punto di accesso, soggetto a governance, alle fonti di contesto collegate. I team possono usare i propri server MCP, memorizzare nella cache quali strumenti risolvono un determinato problema per ridurre l’uso di token e creare risultati riutilizzabili per garantire coerenza tra le sessioni.
Lens (beta) rende tracciabile il comportamento degli agenti. Ogni risultato può essere ricondotto alla capacità, al percorso di instradamento o alla FAQ che lo ha prodotto, alla memoria da cui ha appreso e alla sessione di origine, fornendo evidenze verificabili e visibilità sul successo delle attività, sui token per attività e sulla latenza.
Agent Mesh (beta) consente agli agenti di comunicare attraverso flussi effimeri e, quando una connessione si interrompe, memorizza automaticamente i dati nel buffer e ripristina la connessione. Durable SSE Streams mantengono il flusso delle risposte durante le interruzioni e A2A Comms offre agli agenti un canale affidabile per delegare e passare le attività.
Progettato per la complessità del mondo reale
Poiché Iris si basa sulla tecnologia Redis che i team già conoscono, le organizzazioni possono ridurre il lavoro di integrazione personalizzata che normalmente collega recupero delle informazioni, memoria, instradamento e messaggistica. Gli agenti in produzione devono gestire input umani imprevedibili, più canali e passaggi di attività tra agenti; ciascuno di questi elementi può diventare un punto di guasto. Secondo Redis, Iris è costruito attorno a quattro principi: il contesto deve essere navigabile anziché isolato in silos, la memoria deve essere adattiva e selettiva, il contesto deve essere efficiente per tenere sotto controllo i costi e deve arricchirsi progressivamente man mano che gli agenti apprendono dalle interazioni passate.
Dal primo lancio di Redis Iris nel maggio 2026, secondo Redis, i clienti lo stanno utilizzando in produzione.
«Tutto ciò che si vede in Paradigm è memorizzato in Redis. È il livello di memoria e orchestrazione che consente ai nostri agenti di lavorare in tempo reale, su una scala che prima non era possibile»,
June Lee, CTO, Paradigm
Disponibilità e risorse
Redis Iris è disponibile da oggi. Intent Router, Agent Playbooks, Agent Memory e Context Gateway sono disponibili per tutti; Lens e Agent Mesh sono in beta.
Redis presenterà la release in anteprima dal vivo il 12 e il 17 novembre
Redis presenterà la release in anteprima dal vivo insieme al team di ingegneri che l’ha sviluppata il 12 novembre (Americhe) e il 17 novembre (EMEA). È possibile registrarsi.