اكتسب Redis اسمه كطبقة تخزين مؤقت تمنع تطبيقات الويب من التعطل تحت التحميل. والمشكلة التي تستهدفها الآن لها نفس البنية ولكن حلها أكثر صعوبة: فشل وكلاء الذكاء الاصطناعي في التصنيع ليس لأن النماذج خاطئة، ولكن لأن البيانات الموجودة تحتها متناثرة، وعفا عليها الزمن، ومصممة للبشر بدلا من الآلات. لا يمكن لقنوات التنزيل المصممة للاستعلامات الفردية استيعاب الحجم الذي تم إنشاؤه بواسطة الوكلاء.
تعتبر الثغرة الأمنية التي يستهدفها Redis هيكلية: حيث يقوم الوكلاء بتقديم طلبات بيانات أكبر من البشر، ولكن تم إنشاء معظم طبقات البحث مع وضع مشكلة ذات نطاق بشري في الاعتبار. إجابة الشركة هي Redis Iris، الذي تم إطلاقه يوم الاثنين: وهو عبارة عن منصة للسياق والتخزين تقع بين الوكيل والبيانات التي يحتاجها للعمل. تجمع المنصة بين استيعاب البيانات في الوقت الفعلي، وواجهة دلالية تقوم تلقائيًا بإنشاء MCPs بناءً على نماذج بيانات الأعمال، وخادم تخزين وكيل مبني على Redis Flex، وهو محرك تخزين مُعاد كتابته يتعامل مع 99% من البيانات في الفلاش بعشر تكلفة التخزين وحدها.
ويأتي هذا الإعلان في الوقت الذي تشهد فيه البنية التحتية لشركة RAG تحولًا نشطًا. VB Pulse من VentureBeat للربع الأول من عام 2026 أظهر تقرير RAG Infrastructure Market Tracker أن نية المشتري للتنزيلات المختلطة تضاعفت ثلاث مرات من 10.3% إلى 33.3% بين يناير ومارس. لقد تجاوز تحسين البحث التقييمات ليصبح أولوية قصوى للاستثمار في المؤسسة للمرة الأولى. ارتفعت حصة مجموعات البحث الداخلية المخصصة من 24.1% إلى 35.6% مع ابتعاد المؤسسات عن الخيارات الجاهزة. Redis ليس موفر البنية التحتية الوحيد الذي يقرأ هذه الإشارات – فقد قام العديد من موفري منصات البيانات بتغيير الترجمة حول طبقات سياق الوكيل في الأسابيع الأخيرة.
يعد عدم تطابق المقياس حجة هيكلية للطرد. قال روان ترولوب، الرئيس التنفيذي لشركة Redis: “سيكون لدى الشركات طلبات كبيرة من الوكلاء أكثر من الأشخاص”. فينشربيت. “إن وجود عملاء أكثر بكثير من الأشخاص يعني ضغطًا أكبر على الأنظمة الخلفية.”
من ذاكرة التخزين المؤقت إلى السياق
يتتبع ترولوب تشبيهًا من عصر الهاتف المحمول: عندما اضطرت الواجهات الخلفية القديمة المصممة لصرافي الفروع فجأة إلى التعامل مع مليون مستخدم للهواتف الذكية، أصبح Redis طبقة تخزين مؤقت تتولى العبء دون إعادة بناء كاملة.
هذه المرة الأمر مختلف، إذ لا يستطيع الوكلاء كتابة برامجهم الوسيطة الخاصة بهم. في عصر الهاتف المحمول، كان على المطور أن يجتمع مع مسؤول قاعدة البيانات، ويحدد الاستعلامات التي يحتاجها التطبيق، وترميز منطق التخزين المؤقت في طبقة البرامج الوسيطة. الوكلاء لا يمكنهم فعل هذا. يجب عليهم العثور على البيانات المناسبة في وقت التشغيل، من خلال واجهات تم إنشاؤها لهم مسبقًا، وإلا سيتوقفون عن العمل.
وقال: “إنه مثل تشبيه متجر البقالة بالثلاجة”. “إذا كنت في كل مرة تحتاج فيها إلى إعداد شطيرة، يتعين عليك الركض إلى متجر البقالة للحصول على الطعام، فهذا ليس فعالاً للغاية. فأنت تضع ثلاجة في كل منزل وتخزن بعض الطعام فيه. وهذا هو المكان الذي لا نزال فيه موجودين في كومة البنية التحتية.”
ماذا يحتوي Redis Iris؟
يوفر Iris خمسة مكونات تتضمن بشكل جماعي استيعاب البيانات والوصول الدلالي والذاكرة والتخزين المؤقت.
تكامل بيانات Redis الآن في التوفر العام. يستخدم RDI مسارات التقاط تغيير البيانات لمزامنة البيانات بشكل مستمر من قواعد البيانات الارتباطية والمستودعات ومخازن المستندات مع Redis، باستخدام موصلات Oracle وSnowflake وDatabricks وPostgres.
استعادة السياق. الآن في المعاينة. يحدد المطورون نموذجًا دلاليًا لبيانات الأعمال باستخدام نماذج pydantic، ويقوم Redis تلقائيًا بإنشاء MCPs التي يستخدمها الوكلاء للاستعلام عن بيانات الأعمال مباشرةً، مع فرض عناصر التحكم في الوصول على مستوى الصف على جانب الخادم. يصف ترولوب الخروج عن RAG الكلاسيكي بأنه انعكاس للاتجاه. وقال: “فقط اسمح للوكيل بجلب البيانات، بدلاً من افتراضها مسبقًا ووضعها في المسار”.
ذاكرة الوكيل. الآن في المعاينة. يقوم بتخزين الحالة قصيرة وطويلة المدى عبر الجلسات، بحيث يقوم الوكلاء بتمرير السياق دون الحاجة إلى إعادة الحصول عليه في كل دورة.
ريديس فليكس. محرك تخزين مُعاد كتابته يتعامل مع 99% من البيانات الموجودة على محركات أقراص SSD و1% على ذاكرة الوصول العشوائي (RAM)، مما يوفر تنزيلات بحجم بيتابايت مع فترات استجابة أقل من المللي ثانية.
بحث Redis وLangCache. يوجد أسفل النظام الأساسي إطار عمل للبحث والتخزين المؤقت. يقوم LangCache بتقليل استدعاءات النماذج غير الضرورية عن طريق تخزين إجابات الأسئلة مؤقتًا.
ماذا يقول المحللون
وتتجه صناعة البيانات بشكل عام في نفس الاتجاه في الوقت الحالي. يقدم كل مزود قاعدة بيانات رئيسي وسيطة طبقة السياق.
موفري قواعد البيانات التقليدية بما في ذلك أوراكل دمج طبقات السياق والذاكرة لجلب قواعد البيانات العلائقية إلى عصر الذكاء الاصطناعي الوكيل. موردو قواعد بيانات المتجهات المطورة خصيصًا، بما في ذلك مخروط يفعلون الشيء نفسه من خلال بناء طبقة معرفية جديدة لسياق الذكاء الاصطناعي الوكيل. طبقات السياق المستقلة مثل عدسة الكاميرا بل هم أيضًا جزء من المشهد الناشئ.
يصف ترولوب موقع Redis بأنه مختلف هيكليًا عن هذه المنافسة.
وأضاف: “لكي نفوز، لا يجب أن يخسر أي شخص آخر”. تدعم العديد من تطبيقات Redis بالفعل MongoDB أو Oracle كنظام تسجيل خلفي. تعكس القزحية هذه الأنظمة وتعزلها بدلاً من إزاحتها. تقدم Redis Iris إلى سوق Snowflake بموصلات أصلية.
توضح ستيفاني والتر، قائدة ممارسات AI Stack في HyperFRAME Research، سياق السوق بوضوح. وقال والتر: “لقد توصل السوق إلى نفس النتيجة: لا يحتاج الوكلاء إلى المزيد من الرموز المميزة أو نماذج أفضل فحسب. بل يحتاجون إلى سياق منظم وحديث ومنخفض الكمون”.
تركز قراءتها حول تمايز Redis على المكان الذي يوجد فيه Redis بالفعل في المكدس، وهو وقت التنفيذ القريب، وحالة التشغيل الحساسة لزمن الوصول، والبيانات في الوقت الفعلي.
وقالت: “الفكرة ليست” RAG أفضل “لأن” الوكلاء يحتاجون إلى سياق مباشر وذاكرة واسترجاع سريع أثناء عملهم “.
سواء أكان الأمر يتعلق بـ Redis أو بائع آخر، فإن أي تقنية لطبقة السياق ستواجه تحديات إدارية حتى تنجح.
وقالت: “لن يتوسع الذكاء الاصطناعي الوكيل عبر المؤسسة إذا أصبح كل وكيل مركز تكلفة جديدًا، ومخاطر جديدة للوصول إلى البيانات، واستثناءًا إداريًا جديدًا”. “طبقات السياق الفائزة هي تلك التي تجعل الوكلاء يعملون بشكل أسرع وأرخص وأكثر أمانًا.”
مع الذكاء الاصطناعي السريري في الوقت الفعلي، لا يعد سوء فهم السياق خيارًا
Mangoes.ai هي شركة اضطرت بالفعل للإجابة على هذه الأسئلة أثناء الإنتاج، في بيئة يتم فيها قياس تكلفة فهم السياق بشكل خاطئ من خلال نتائج المرضى.
يدير أميت لامبا، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Mangoes.ai، منصة صوتية تعمل بالذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي منتشرة في مرافق الرعاية الصحية الكبيرة حيث يطرح المرضى والأطباء أسئلة مباشرة حول العلاج والجدول الزمني وتاريخ الحالة. قامت شركة Mangoes.ai ببناء مجموعتها الأصلية على Redis منذ البداية.
قال لامبا: “يتم تشغيل كل من عمليات الاسترداد والتخزين وحالة الجلسة من خلال Redis، لذلك لا نقوم بربط أدوات منفصلة معًا على أمل أن تتحدث مع بعضها البعض”.
المشكلة التي تحلها ميزة الذاكرة الديناميكية Iris هي ما يحدث في جلسة معقدة.
قال لامبا: “فكر في جلسة علاج جماعي مدتها ساعة”. “عليك أن تعرف من قال ماذا ومتى، وأن تكون قادرًا على إعطاء المعالج المعلومات الصحيحة في ذلك الوقت. إنها ليست مشكلة بسيطة في استرجاع المعلومات.”
تدعم المنصة عدة وكلاء متخصصين بالتوازي، واحد لتحديد الكيانات، وآخر لاستنتاج العلاقات، وواحد لدمج تاريخ الحالات. وقال لامبا: “إن قدرة الذاكرة الديناميكية تكرر بشكل مثالي المشكلة التي نحلها”.
ماذا يعني هذا بالنسبة للشركات
بالنسبة للمؤسسات التي قامت ببناء مجموعة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها حول RAG، لم تعد طبقة الجلب التي أوصلتها إلى الإنتاج كافية لإبقائها هناك
يفسح عصر RAG المجال للهندسة المعمارية المدركة للسياق. أرسل نموذج RAG الكلاسيكي البيانات إلى الوكيل قبل استدعاء النموذج. تعمل عمليات نشر الإنتاج على عكس هذا الوضع: حيث يسترد الوكلاء ما يحتاجون إليه في وقت التشغيل من خلال استدعاءات الأدوات، ويتعاملون مع طبقة البيانات كمورد نشط بدلاً من كونها حمولة محملة مسبقًا. لا تزال الفرق التي تعمل على تحسين خطوط أنابيب RAG تعمل على حل مشكلة العام الماضي.
الطبقة الدلالية هي الآن البنية التحتية للإنتاج. يجب إنشاء النموذج الذي يحدد كيانات الأعمال وعلاقاتها وقواعد الوصول بينها، وإصداره، وصيانته بنفس النظام مثل خط أنابيب البيانات. معظم المنظمات ليس لديها طاقم عمل أو هيكل لهذه المهمة. المؤسسات التي تحدد بنيتها السياقية اليوم هي تلك التي لن تضطر إلى إعادة بنائها على نطاق واسع لأعباء عمل الوكيل.
الميزانية قيد التنفيذ بالفعل. تُظهر بيانات VB Pulse للربع الأول من عام 2026 أن الاستثمار في تحسين البحث زاد من 19% إلى 28.9% خلال هذا الربع، متجاوزًا الإنفاق على التقييم للمرة الأولى. المنظمات التي كانت تقيس جودة البحث خلال العام الماضي تنفق الآن الأموال لإصلاح هذه المشكلة. طبقة السياق هي قرار شراء نشط، وليست عنصرًا في خطة العمل.
“لا ينبغي أن يكون سؤال المشتري لأول مرة هو: “هل أحتاج إلى قاعدة بيانات متجهة، أو سياق طويل، أو ذاكرة، أو محرك سياق؟” وينبغي أن يكون: “ما الذي يحتاج هذا الوكيل إلى معرفته، وإلى أي مدى يجب أن تكون هذه المعرفة حديثة، ومن يمكنه الوصول إليها، وما هي تكلفة استعادتها في كل مرة؟” – قال والتر.
