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活跃·★ 25.3k·Apache-2.0·更新于 2026-10-18
★ 最受欢迎★ 必备神器★ 时下流行

Letta(原名 MemGPT)用于构建带记忆、能随时间学习和改进的有状态 Agent。它的 Agent 拥有记忆、身份和经历,并会在学习过程中改写自己的上下文,包括记忆块和系统提示词。需要注意,开发已经迁移:letta-ai/letta 主仓库现在指向 letta-ai/letta-code,后者包含 Agent 运行框架、终端界面、App Server 和消息渠道;最初的 Letta V1 API Server 已经退役,保留在 archive 分支上。

Letta Code 面向需要长期运行的 Agent、而不是一次性聊天的用户:比如能记住过往工作的个人或团队助手、按计划定时运行的 Agent,或者协调多个子 Agent 的 Agent。你可以从 CLI、桌面应用、浏览器(chat.letta.com)、Slack、Telegram 或 Discord 与同一个 Agent 对话。包括记忆在内的上下文都用 git 跟踪,可以同步到你自己的仓库;Skills、Hooks 和权限模式用于控制 Agent 的行为。

上手方式:用 `npm install -g @letta-ai/letta-code` 安装,在项目目录中运行 `letta`。首次启动时选择 Letta Cloud 或本地模式,然后用 `/connect` 添加自己的模型 API Key,用 `/model` 切换模型。`letta server` 用于运行本地或自托管 Agent 的 App Server。

本文根据项目 README 和公开仓库数据整理,我们没有实际试用过该工具。数据截至 2026-10-24。

许可证
Apache-2.0
最新发布
0.16.8 · 2026-05-14
最近提交
2026-10-18
贡献者
155
复刻数
2,656
未关闭的 issue 和 PR
0
首次发布
2023-10-11
npm 包
@letta-ai/letta-code 0.34.23 · 40,711 上周下载
PyPI 包
letta-client 1.12.1 · 34,843 上周下载

来源:GitHub、npm 和 PyPI 的公开接口。

#有状态AI#智能体平台#高级记忆#命令行工具#API
$ 安装
$ npm install -g @letta-ai/letta-code
↗ 访问官网★ GitHub
01

功能特性

01构建具有高级记忆的有状态AI智能体
02智能体能够随着时间学习和自我改进
03用于在终端本地运行智能体的命令行工具
04用于将智能体集成到应用程序的全面API
05支持技能和子智能体;完全与模型无关
02

为什么选择它

+Agent 拥有真正持久的记忆和身份,能跨会话持续改进,背后有 MemGPT 的研究基础。
+同一个 Agent 可以从 CLI、桌面端、浏览器、手机和消息应用访问。
+上下文用 git 跟踪,并可同步到你自己的仓库,记忆内容可以查看和审计。
+支持子 Agent、定时任务、Hooks、Skills 和细粒度权限;采用 Apache-2.0 许可。
03

权衡点

!项目已经重组:V1 API Server 已退役,代码迁到了 letta-code,旧教程和集成可能不再适用。
!默认后端是 Letta Cloud;远程计算机、密钥管理等功能需要登录 Letta 账号。
!会改写自身上下文的 Agent 可能逐渐偏离预期,建议定期检查记忆和权限设置。
05

维护状况检查

活跃检查日期: 2026-10-24
最近提交
2026-10-18
近 90 天提交数
9
近 90 天发布数
0
最新发布
0.16.8 (2026-05-14)
未关闭 issue
0
近期 issue 至少有一条评论的比例
30/30
近 12 周每周提交数
近 12 周每周提交数: 0, 2, 0, 1, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 1

最早的一周在左边,最近 4 周为橙色。数据来源:GitHub 提交统计。

状态规则:GitHub 上已归档 = 已归档;最近提交在 90 天内 = 活跃;91 到 365 天 = 放缓;更久 = 停滞。所有数字来自所示日期的 GitHub API。

04

适合谁

适合选它的情况
  • 你想要一个长期运行、能记住过往工作并随时间改写自身记忆和上下文的智能体。
  • 想让同一个智能体可以在命令行、桌面、浏览器、手机和消息应用里使用,并带子智能体、定时任务和钩子。
  • 想要可检查的记忆:README 说上下文由 git 跟踪,并可同步到你自己的仓库。
建议换别的情况
  • 你只想通过 MCP 给已有的智能体加记忆:小型的 MCP 记忆服务更轻。
  • 你依赖旧的 Letta 教程或 V1 API 服务器:项目已重构,V1 服务器已退役。
  • 希望不登录就能使用全部功能:Letta Cloud 是默认后端,部分功能需要它。
06

与同类的区别

mcp-memory-service logovs mcp-memory-service★ 2.1k

Letta 是完整的智能体框架,记忆是智能体的一部分。MCP Memory Service 是可以接入任何现有 MCP 客户端的记忆插件,想继续用现有助手就选它。

完整横向对比 →
LycheeMem logovs LycheeMem★ 1.1k

LycheeMem 是可以嵌入你自己智能体的记忆框架,分为工作、语义和过程三类存储。Letta 则直接提供智能体本身。

完整横向对比 →
07

兼容性

Node.js
原生运行环境
已通过文档验证
TypeScript
SDK支持
已通过文档验证
Python
SDK支持
已通过文档验证
08

快速开始

1
$ npm install -g @letta-ai/letta-code
09

使用场景

↳在终端本地运行AI智能体,用于编码和通用任务。
↳使用API和SDK将有状态AI智能体集成到自定义应用程序中。
↳开发能够持续适应和学习的自改进AI系统。
10

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本页内容
01功能特性02为什么选择它03权衡点05维护状况检查04适合谁06与同类的区别07兼容性08快速开始09使用场景10同类工具
letta-ai /
letta
↗

拥有持久、可自我改进记忆的有状态 Agent

25.3k2.7kApache-2.0
最后更新1周前
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分类记忆与上下文
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最新发布0.16.8
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