AI代理利用大型语言模型进行规划和执行，预计到2025年将显著提高工作效率。构建这些系统面临记忆管理挑战，需有效管理短期和长期记忆，以便从过去互动中学习并保持上下文。有效的记忆管理方法包括总结、向量化和提取。Redis因其快速性能和灵活性，被认为是存储和检索AI代理记忆的理想平台。

在大型语言模型（LLM）API调用中，重试可能导致重复收费。幂等性确保相同操作多次执行结果一致，从而避免不必要的费用。本文探讨了幂等性模式、Redis原子命令的应用及语义缓存策略，以减少重复查询和成本。通过使用幂等性键和内容哈希，LLM应用能够有效管理API调用，降低开销。

Redis获得AWS AI能力认证，成为AI工作负载的合作伙伴。其低延迟和实时数据访问在现代AI架构中至关重要，支持特征存储和向量数据库，确保AI应用的高效性和可靠性。

Redis 8.6发布，提升性能和资源利用，新增流保护、驱逐控制和简化TLS认证功能。支持NaN值标记时间序列数据，优化内存占用和延迟，增强热键检测能力。

Redis 8引入了glob样式模式优化，使得在集群模式下，KEYS和SCAN命令能够快速定位单个哈希槽，适用于特定工作负载。这一优化降低了内存使用和操作复杂性，适合低延迟查找场景，如用户活动流。设计时需遵循特定规则以确保性能提升。

随着AI编码助手的普及，Redis推出了Agent Skills，以提供最新的使用模式和最佳实践，确保AI生成的代码更准确有效，帮助开发者更好地利用Redis。

文章讨论了AWS在处理实时数据工作负载（如Redis和Valkey）时的承诺风险，比较了ElastiCache预留节点、AWS数据库节省计划和Redis Cloud年度计划，强调灵活性和承诺风险的重要性。选择合适的计划需考虑工作负载变化和成本效益，以避免不必要的支出。

各行业企业迅速采用生成式AI，以提升聊天机器人、自动化和客户体验等应用。然而，LLM推理成本高且不可预测，延迟要求极低。Redis在AWS上提供实时AI架构，降低成本并保持低延迟，支持企业级耐用性和智能。结合Amazon Bedrock，Redis实现快速向量搜索和语义缓存，优化AI应用性能，确保实时数据同步，助力企业构建智能应用。

在比较Redis与Amazon ElastiCache时，支持和责任归属非常重要。ElastiCache的服务水平协议侧重于基础设施的可用性，而Redis Cloud则提供更全面的支持，包括Redis的行为和数据一致性。Valkey的独立发展可能导致与Redis的兼容性问题，因此选择Redis支持是确保系统可靠性的关键。

自2009年推出以来，Redis经历了多个发展阶段，从简单的键值存储演变为支持向量搜索的多模型平台。其技术进步包括数据结构、分布式系统、模块化扩展和多线程I/O，提升了性能和安全性。最新版本8.0整合多个模块，支持复杂查询，仍受开发者青睐。

Redis与Adfinis建立合作伙伴关系，旨在为EMEA和APAC地区客户提供快速、可靠和可扩展的数据架构，专注于Redis数据平台的转售与优化，支持数字化转型，并提供企业级支持，确保高性能数据库在云和多云环境中的灵活部署。

Redis 8.0.6版本提升了性能、安全性和可观察性，支持企业级单点登录，改进了节点间加密，推出新监控引擎，并优化了大数据集的处理能力，结合了RAM和Flash存储。

AWS re:Invent 2025圆满落幕，Redis作为钻石赞助商，展示了其在实时和AI应用中的关键作用。Redis Cloud和Redis Flex提升了性能与成本效益，RDI实现了实时数据同步，满足了客户对简化数据流动的需求。Redis与AWS的合作不断深化，推动了高性能实时工作负载的发展。

n8n现已支持Redis向量存储节点，允许在工作流中进行向量搜索。这一集成简化了架构，使团队能够在同一Redis系统中处理检索、语义查找和缓存。Redis的内存存储提升了查询速度，适用于聊天记录和会话状态等多种数据结构。用户可通过混合搜索结合向量搜索与元数据过滤，提高查询相关性。

Redis 创始人 Salvatore Sanfilippo 对 AI 发展进行了反思，提出八个观点。他认为大语言模型（LLM）已超越“随机鹦鹉”的阶段，思维链和强化学习推动了模型能力的提升。程序员对 AI 的态度发生了变化，尽管 LLM 的架构未变，但其能力已显著增强。未来 AI 面临的挑战在于如何避免潜在风险。

Redis数据集成（RDI）通过与主要数据库实时同步，利用变更数据捕获技术，快速更新Redis，降低迁移风险，提升性能，帮助企业在不重写系统的情况下实现数据现代化，满足AI时代需求。

在选择Redis的环境时，需考虑Amazon ElastiCache与Redis Cloud的网络差异。ElastiCache适用于单一VPC架构，而Redis Cloud则支持跨VPC和外部服务的灵活连接，适合需要灵活性的团队。

本文介绍了在Valkey/Redis中进行时间点恢复（PITR）的方法。需启用仅追加日志（AOF）和时间戳功能。通过grep命令查找可恢复的时间戳，使用valkey-check-aof命令截断AOF文件至该时间戳，最后重启服务以恢复数据库状态。