Redis chính thức trở thành công cụ lưu trữ dữ liệu số 1 cho AI Agent

Built for devs. Trusted by devs.

Báo cáo Stack Overflow Developer Survey 2025 vừa công bố đã khẳng định vị thế của Redis trong cộng đồng developer toàn cầu. Redis được bình chọn là công cụ quản lý dữ liệu được sử dụng nhiều nhất cho AI agent – vượt qua hàng loạt cái tên đình đám như GitHub MCP Server, Supabase, ChromaDB, pgvector…

Con số biết nói: 43% developer xây dựng AI agent tin tưởng chọn Redis để lưu trữ bộ nhớ và dữ liệu. Lý do rất đơn giản: Redis nhanh, linh hoạt và trên hết là đáng tin cậy.

Vì sao đây là dấu mốc quan trọng?

AI agent giống như một “trợ lý số” – để hoạt động hiệu quả, cần bộ nhớ để ghi nhớ context, tools, sở thích người dùng, và toàn bộ lịch sử tương tác… tất cả phải được truy xuất theo thời gian thực.

Redis cho AI được developer lựa chọn nhờ đem lại:

Vector tìm kiếm siêu nhanh với Redis Vector Library (RedisVL), tối ưu Retrieval-Augmented Generation (RAG) (tạm dịch: Tạo sinh dựa trên truy xuất tăng cường)
Semantic caching giảm số lần gọi LLM dư thừa, tiết kiệm chi phí
Bộ nhớ agent có khả năng mở rộng vận hành ổn định ở môi trường production
Bộ công cụ dev quen thuộc – không cần học lại một stack mới

Làm việc trên stack bạn đã quen thuộc

Redis đang “chạy” phía sau hàng loạt ứng dụng AI – từ AI copilots, chatbots cho đến trợ lý nội bộ và quy trình agentic – bởi Redis tích hợp mượt mà với vô số công cụ developer hay dùng. Từ LangChain, LangGraph cho tới framework tự xây dựng, Redis đều đáp ứng.

Relevance AI – đơn vị tiên phong triển khai AI agent cho sales và support – chia sẻ:

Tốc độ tìm kiếm vector tăng 99% – từ 2 giây xuống chỉ còn 10ms
Tự động hóa 100% sales support – AI agent xử lý toàn bộ công việc SDR và cập nhật CRM
RAG nâng cao cải thiện độ chính xác truy xuất dữ liệu, tối ưu bộ nhớ và ngữ cảnh của Agent

“Khi dùng Redis, chúng tôi thấy tagline của họ đúng 100% – nhanh hơn bất kỳ giải pháp nào khác… vector search từ 2 giây xuống còn 10ms.”

Jacky Koh, Co-Founder & CEO, Relevance AI

Redis không chỉ là công cụ, mà còn là cách để doanh nghiệp giảm gánh nặng hạ tầng và tập trung vào điều quan trọng nhất: xây dựng các ứng dụng AI thông minh, có thể mở rộng và hoạt động trơn tru ngay từ đầu.