代理上下文引擎真的在成为现实吗？

Reddit r/AI_Agents 新闻
agent-context-engines agent-infrastructure redis-iris context-layer memory retrieval semantic-caching

摘要

文章讨论了像 Redis Iris 这样的“代理上下文引擎”作为运行时层的出现，它结合了检索、记忆、数据同步和缓存，使代理能够使用实时业务数据，而无需为每个工作流进行自定义集成。

我不断看到越来越多的代理基础设施超越了通常的提示加工具的模式。我最近遇到的一个术语是“代理上下文引擎”。我看到 Redis 将其用于 Redis Iris，这看起来像是一个代理上下文的运行时层。据我所知，它结合了检索、记忆、搜索、数据同步和语义缓存，使得代理能够使用实时业务数据，而无需每个代理单独将这些组件整合在一起。我正在试图弄清楚这是否正在成为一种真正的架构模式，还是主要是产品命名问题。这个问题对我来说似乎是真实的。如果没有共享的上下文层，每个工作流最终都会有自己的工具、同步任务、记忆存储、搜索逻辑、缓存和访问规则。Redis Iris 似乎将 Redis 定位为现有记录系统前面的运行时层。源数据仍然保留在其原本的位置，而选定的上下文则会在代理执行期间从 Redis 同步、索引、检索、记忆并重用。这里有人以这种方式构建代理吗？你们是否使用专用的上下文层？
查看原文

相似文章

AI智能体的有效上下文工程

Anthropic Engineering

Anthropic发布指南，将上下文工程定义为提示工程的演进，侧重于为AI智能体筛选最优上下文token，以在多轮推理过程中保持性能和专注度。