letta

让AI拥有长期记忆,越用越懂你,还能自我进化。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 2668 👀 关注 142
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 25390
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。

项目预览

letta 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类开源模型
开发团队letta-ai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
技术栈/模型ai,ai-agents,llm,llm-agent
GitHub 星标★ 25390
上线时间2023-10-11 00:00:00
代码更新2026-10-18
仓库体积286.8 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

Letta(原MemGPT)是一个面向有状态AI代理的开源平台,核心解决大模型缺乏长期记忆和自主进化能力的问题。它通过引入代理内存管理机制,让AI能够像操作系统管理内存一样,动态地在上下文窗口和外部存储之间交换信息,从而突破固定上下文限制。Letta支持创建可对话、可执行工具的代理,并能从历史交互中持续学习、更新自身记忆。平台提供Python SDK、REST API和托管云服务,支持与LangChain、LlamaIndex等框架集成,并内置多代理协作、记忆编辑、消息审查等高级功能。其核心能力包括:分层记忆架构、自主记忆更新、工具调用、多代理通信以及可定制的记忆模块。

Star 增长趋势

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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 25390

技术标签

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 3 步

环境要求

  • 已安装 Node.js 与 npm(README 使用 npm 全局安装命令)
  • 可访问 npm 软件源,能执行 npm install -g
  • 可选:浏览器或桌面端环境(macOS/Windows/Linux)用于免安装体验

安装与启动步骤

  1. 1全局安装 Letta

    通过 npm 全局安装 Letta CLI,安装后即可使用 letta 命令。若权限不足可加 sudo 或改用 nvm 环境。

    npm install -g @letta-ai/letta-code
  2. 2启动终端界面

    直接运行 letta 命令,进入交互式终端 UI,在终端里与有状态代理对话。

    letta
  3. 3启动 App Server

    需要本地或自托管代理服务时运行此命令,提供供桌面端与网页端使用的 App Server。

    letta server

如何确认成功

安装完成后执行 letta 能进入交互式终端界面;执行 letta server 能启动 App Server,即表示部署成功。

常见问题

Q:不想本地安装怎么办?

A:可直接访问 chat.letta.com 在浏览器中使用(含移动端),或下载 macOS、Windows、Linux 桌面应用。

Q:如何在 TypeScript 项目里集成代理?

A:使用官方 Letta Agent SDK,详见 docs.letta.com/letta-agent-sdk/overview。

Q:怎样让记忆在多台电脑间同步?

A:使用 Letta Cloud,可在不同电脑间保留代理的记忆、身份和对话。

Q:能接入聊天工具吗?

A:支持 Slack、Telegram、Discord 以及自定义 channels,配置方式见官方文档。

Q:GitHub 上的旧代码还能用吗?

A:archive 分支存放已退役的 Letta V1 API 服务端,历史标签与发布版本仍可复现使用。

注意事项

  • Letta 当前源码在 letta-ai/letta-code 仓库,包含代理运行框架、终端 UI、App Server 与 channels。
  • README 未给出端口、环境变量等细节,安装与部署以官方文档 docs.letta.com 为准。
  • 本教程只使用 README 中出现的命令,未涉及的参数请勿自行添加。

核心亮点

  • 创新性地将操作系统内存管理思想引入AI代理,解决上下文窗口限制
  • 支持代理自主学习和更新记忆,实现真正的个性化交互
  • 提供完整的开发工具链(SDK、API、CLI),易于集成和部署

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 复杂的内存管理机制可能增加初学者的使用门槛

适用场景

  • 构建需要长期记忆的个性化聊天助手
  • 开发能自主学习和适应环境的智能体应用
  • 研究AI代理记忆机制和持续学习方向

替代项目

AutoGPT、BabyAGI、LangChain

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