Redis、対話AIの記憶や連携を支える基盤を拡充　本番運用の課題解決へ6機能を提供

米Redisは2026年11月4日、AIエージェント向けのリアルタイムコンテキストエンジン「Redis Iris」の大幅な機能拡張を発表した。AIエージェントが実環境で安定して稼働するために必要な記憶、文脈、メッセージングを支援する6つのカスタマイズ可能な機能群を提供する。このうち4機能の一般提供（GA）を開始し、2機能をベータ版として公開した。

企業の現場ではAIモデルの導入が進む一方、エージェントを本番環境で継続して成功させているチームは少ないという。適切なタイミングで正しい文脈を参照できず、情報過多なプロンプトや重複したLLM（大規模言語モデル）の呼び出しが発生し、トークン消費や応答時間のコストが増大する課題があった。Redisのローワン・トロロープ最高経営責任者（CEO）は、エージェントにはアプリと同様のリアルタイムデータや実行状態、通信基盤が必要だと指摘し、開発者が5つもの基盤製品を組み合わせなくても済むよう、必要な構成要素をIrisに集約したと説明している。

記憶や振り分けなど4機能を一般提供

一般提供となったのは「Intent Router」「Agent Playbooks」「Agent Memory」「Context Gateway」の4機能である。Intent Routerは文面ではなくリクエストの意味を照合し、記憶済みのFAQやエージェントのスキル、人間、LLMなど最適な宛先へ振り分ける。あいまいな条件分岐にも対応する。Agent Playbooksは、再利用可能な回答と最新データの取得が必要な処理を定義し、実行を重ねるほど精度を高めて解決時間やトークン消費を抑える。

また、Agent Memoryは利用者の行動や文書データから記憶を構築し、階層構造で管理して個人情報などの不要なデータを忘却する機能を備える。Context Gatewayは接続された情報源への統一窓口となり、外部ツール規格であるMCP（Model Context Protocol）サーバーの持ち込みや、ツールのキャッシュによるトークン削減に対応する。

追跡と通信の2機能をベータ提供、イベントも開催

ベータ版として提供される「Lens」は、エージェントの挙動を追跡可能にし、どのスキルや記憶に基づいて結果を出力したかを可視化して監査証跡やレイテンシを把握できるようにする。「Agent Mesh」はエージェント間の通信を担い、切断時の自動再接続や安定したストリーミング通信を提供する。Irisは文脈のサイロ化防止、適応的で選択的な記憶、費用対効果の維持、相互作用を通じた文脈の蓄積という4つの原則に基づいて設計されている。

2026年5月のIris提供開始以降、すでに実業務での活用も進む。顧客のParadigmで最高技術責任者（CTO）を務めるジューン・リー氏は、自社の記憶およびオーケストレーション層としてRedisを活用し、これまで不可能だった規模でのリアルタイム稼働を実現していると述べている。Redisは今回の機能拡張に関する技術説明イベントを、米州向けに2026年11月12日、欧州・中東・アフリカ向けに11月17日に開催する予定だ。