文章讨论了AI推理模型在生产环境中的局限性，强调上下文质量对AI系统可靠性的重要性。尽管推理模型在多步骤逻辑和数学问题上表现较好，但在上下文不佳时仍无法解决所有问题。Redis提供实时数据平台，以优化上下文检索和存储，从而提升AI系统的性能和可靠性。

本文讨论了“人类在环”（HITL）在生产AI系统中的重要性，强调在高风险任务中人类监督的必要性。HITL有三种模型，适用于不同的决策场景。文章还探讨了如何通过持久状态存储和实时数据平台（如Redis）支持HITL工作流，以确保AI系统的安全性和合规性。

在德克萨斯大学奥斯汀分校的商学院，我教授人工智能课程。最近，硅谷风险投资关注到“Agentic AI”，即能够独立推理、计划和行动的AI系统。这种AI将改变营销、物流和财务管理等领域，推动企业转型。企业需要低延迟、高并发的实时数据平台（如Apache Pinot）来支持Agentic AI的需求。

Redis正在简化开发者体验，整合向量搜索和JSON支持，推出Redis Data Integration以便于数据转换。通过收购Speedb，Redis将提升速度和性能，继续推动生成AI应用的发展，并计划推出更多社区请求的功能，致力于成为实时数据平台的领导者。

Redis与LangChain合作，将Redis Cloud作为OpenGPTs项目的实时数据平台，提供持久存储需求和定制化控制。这次合作展示了Redis Cloud的适应性和稳健性，鼓励AI社区探索新的应用开发途径。

Redis Cloud获得PCI DSS Level 1认证，可处理超过600万笔交易。该服务提供商是一种成本效益高、实时数据平台，可在AWS和Google Cloud上进行私有、混合和多云部署。