letta
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。
功能特性
为什么选择它
权衡点
维护状况检查
- 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
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。
适合谁
- 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。
- 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。
与同类的区别
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。
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。
兼容性
快速开始
使用场景
同类工具
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