샌프란시스코, 2026년 11월 6일 /PRNewswire/ -- 레디스(Redis)가 오늘 AI 에이전트용 실시간 컨텍스트 엔진 Redis Iris의 새로운 확장을 발표했다. Redis Iris는 이제 에이전트가 실제 환경에서 안정적으로 작동하는 데 필요한 메모리, 컨텍스트, 메시징을 제공하는 6가지 맞춤형 기능을 지원한다. Redis Intent Router, Redis Agent Playbooks, Redis Agent Memory, Redis Context Gateway, Redis Lens, Redis Agent Mesh로 구성된 이러한 기능은 함께 또는 개별적으로 사용할 수 있다.
AI 모델과 인프라는 이제 기업에서 활용하기에 충분한 수준에 도달했지만, 에이전트를 실제 운영 환경에서 반복적으로 성공시키는 팀은 여전히 드물다. 에이전트는 적절한 시점에 필요한 컨텍스트를 갖추지 못하거나, 이를 적절한 방식으로 기억하지 못하는 경우가 많다. 가치를 창출하는 에이전트조차 과도하게 채워진 프롬프트, 중복된 대규모 언어 모델(LLM) 호출, 쉽게 오류가 발생하는 맞춤형 통합으로 인해 비효율적으로 작동하는 경우가 많으며, 이 과정에서 얻는 가치보다 더 많은 토큰과 시간이 소요된다.
레디스의 로완 트롤로프(Rowan Trollope) 최고경영자(CEO)는 "에이전트에도 앱이나 마이크로서비스와 동일한 기반, 즉 실시간 앱 데이터, 런타임 상태, 서비스 간 통신이 필요하다. 메모리, 컨텍스트 관리, 라우팅 같은 새로운 기능도 필요하다. 레디스는 이미 앱용 런타임 데이터베이스의 선두 주자로서 핵심 처리 경로에 자리 잡고 있다. 개발자가 에이전트를 작동시키기 위해 5개의 인프라 제품을 사용해야 해서는 안 된다. Iris는 이러한 기본 구성 요소를 한곳에 통합해 개발자가 실제 운영 환경에서 작동하는 에이전트를 구축할 수 있도록 한다"고 말했다.
6가지 기능, 하나의 런타임
Iris는 도입 첫날부터 실제 운영에 활용할 수 있는 컨텍스트, 메모리, 메시징을 제공하며, 각 팀이 에이전트에 맞춰 개별 기능을 조정할 수 있도록 지원한다. 이번 릴리스에 포함된 기능은 다음과 같다.
• Intent Router(GA)는 요청의 표현 방식이 아닌 의미를 기준으로 요청을 파악하고, 저장된 FAQ, 에이전트 스킬, 담당자, LLM 등 적절한 대상으로 전달한다. 또한 에이전트 및 모델 라우팅, 가드레일, '퍼지(fuzzy)' 조건문(if-statement)을 지원해 의사결정이 참 또는 거짓에만 국한되지 않도록 한다.
• Agent Playbooks(GA)는 팀이 내용의 변동이 없어 재사용해야 하는 답변과 최신 데이터를 바탕으로 정해진 절차를 새로 실행해야 하는 답변을 구분해 정의할 수 있도록 한다. 플레이북은 실행을 거듭할수록 더욱 정교하고 정확해져서 문제 해결 시간과 토큰 비용을 줄인다.
• Agent Memory(GA)는 MemoryETL을 통해 사용자 행동뿐 아니라 문서와 기타 반정형 데이터에서도 메모리를 생성한다. 또한 세밀한 제어가 가능하도록 메모리를 계층적으로 구성하고, 검사, 감사, 출처 추적 기능을 제공한다. 개인 식별 정보처럼 보관해서는 안 되는 정보를 잊도록 할 수도 있다.
• Context Gateway(GA)는 연결된 컨텍스트 소스에 접근할 수 있도록 관리 및 통제되는 단일 진입점을 에이전트에 제공한다. 각 팀은 자체 MCP 서버를 연결하고, 특정 문제를 해결하는 데 적합한 도구 정보를 캐싱해 토큰 사용량을 줄이며, 재사용 가능한 결과를 생성해 세션 간 일관성을 확보할 수 있다.
• Lens(베타)는 에이전트의 동작을 추적할 수 있도록 한다. 모든 결과를 해당 결과를 생성한 스킬, 라우팅 경로 또는 FAQ와 학습에 활용한 메모리, 원본 세션까지 역추적할 수 있으며, 작업 성공 여부, 작업당 토큰 사용량, 지연 시간을 파악하는 동시에 감사 가능한 근거를 확보할 수 있다.
• Agent Mesh(베타)는 에이전트가 일시적 스트림을 통해 통신할 수 있도록 하며, 연결이 끊기면 자동으로 버퍼링하고 다시 연결한다. Durable SSE Streams는 연결 중단 상황에서도 응답 흐름을 유지하며, A2A Comms는 에이전트에 작업 위임과 인계를 위한 안정적인 통신 채널을 제공한다.
이러한 기능은 함께 작동해 에이전트가 올바른 정보를 기억하고 적절한 방식으로 답변하며 모든 동작을 투명하게 드러내도록 지원하는 동시에, 토큰당 더 많은 결과를 창출한다. Iris는 각 팀에 이미 익숙한 레디스 기술을 기반으로 실행되므로, 조직은 검색, 메모리, 라우팅, 메시징을 연결하는 데 통상적으로 필요한 맞춤형 통합 작업을 줄일 수 있다.
복잡한 실제 환경에 맞춘 설계
프로덕션 에이전트는 예측할 수 없는 사람의 입력, 여러 채널, 에이전트 간 작업 인계를 처리해야 하며, 이 가운데 어느 하나라도 장애 지점이 될 수 있다. Iris는 4가지 원칙을 중심으로 설계됐다. 컨텍스트는 고립되지 않고 탐색할 수 있어야 하며, 메모리는 적응력과 선택성을 갖춰야 한다. 또한 비용을 통제할 수 있도록 컨텍스트를 효율적으로 활용해야 하며, 에이전트가 과거 상호작용에서 학습할수록 컨텍스트의 가치가 축적돼야 한다.
2026년 5월 Redis Iris가 처음 출시된 이후 고객들은 이를 프로덕션 환경에 적용해 왔다.
패러다임(Paradigm)의 준 리(June Lee) 최고기술책임자(CTO)는 "패러다임에서 볼 수 있는 모든 정보는 레디스에 저장된다. 레디스는 이전에는 불가능했던 규모로 에이전트가 실시간으로 작동할 수 있도록 하는 메모리 및 오케스트레이션 계층이다"라고 말했다.
출시 현황 및 관련 자료
Redis Iris는 이날부터 이용할 수 있다. Intent Router, Agent Playbooks, Agent Memory, Context Gateway는 정식 출시됐으며, Lens와 Agent Mesh는 베타 버전으로 제공된다. 자세한 내용은 redis.io/iris에서 확인할 수 있다.
레디스는 이번 릴리스를 개발한 엔지니어링 팀과 함께 11월 12일(미주), 11월 17일(EMEA)에 새로운 기능을 처음 소개하는 라이브 행사를 개최한다. 참가 등록은 redis.io/resources/videos/redis-iris-full-spectrum에서 할 수 있다.
레디스 소개
레디스는 세계에서 가장 빠른 데이터 플랫폼이다. 2011년 오픈소스로 시작해 캐싱 솔루션 분야에서 가장 많이 언급되는 브랜드로 성장하기까지, 레디스는 1만 곳 이상의 고객이 전 세계를 움직이는 앱을 구축하고 확장하며 배포할 수 있도록 지원해 왔다. 캐싱, 생성형 AI 등을 위한 클라우드 및 온프레미스 데이터베이스를 통해 디지털 기업이 앱 속도의 새로운 기준을 세울 수 있도록 돕고 있다.
샌프란시스코, 오스틴, 런던, 텔아비브, 싱가포르에 거점을 둔 레디스는 빠른 앱을 신속하게 구축하는 분야의 선도 기업으로 국제적인 인정을 받고 있다. 자세한 내용은 redis.io에서 확인할 수 있다.
SOURCE Redis
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