Letta

构建长期记忆型 AI 智能体的开源框架：Letta 深度解析

在大模型应用中，一个普遍的痛点是“聊着聊着就忘了”，这让许多开发者在构建长期陪伴型或任务型 AI 时遭遇瓶颈。Letta 针对这一问题提供了创新解决方案，它是 MemGPT 项目的继任者和正式化版本，通过开源框架让开发者能够轻松创建具备持久记忆的智能体。对于希望打造可陪伴用户数月甚至数年的应用场景，Letta 提供了稳定且灵活的技术基础。

Letta 是什么？

Letta 是一个开源 AI 框架，旨在构建具备长期记忆和状态管理能力的智能体。它通过引入类似操作系统的内存管理机制，使 AI 在不同会话和时间跨度中保持一致的身份和知识。Letta 采用分层内存结构，将信息在当前上下文窗口与外部数据库之间动态调度，从而在不增加 Token 消耗的前提下，理论上实现无限上下文窗口。

核心功能

Letta 面向 AI 开发者和研究者，提供稳定的长期记忆管理和状态化智能体构建能力，主要功能包括：

• 分层内存管理——在短期上下文和长期数据库之间智能调度信息，提升会话连贯性。
• 持久化长期记忆——智能体可以将关键数据写入外部存储，实现跨会话记忆保持。
• 自我编辑记忆——自主决定何时写入或检索信息，提高效率并节约 Token 消耗。
• 身份与知识一致性——保持智能体在不同时间和会话中的角色与信息稳定。
• Stateful 会话管理——支持构建能长期陪伴用户的应用场景。
• 开源扩展性——可根据具体需求调整记忆策略、上下文调度方式及数据存储结构。
• MemGPT 项目升级——延续 MemGPT 的理念并进行系统化优化，降低开发门槛。

使用场景

Letta 的设计使其适合各种需要长期上下文记忆和状态管理的应用场景。

操作指南

新手可以在 3 分钟内快速上手 Letta，创建第一个具备长期记忆的智能体：

1. 下载 Letta 框架并安装依赖。
2. 初始化智能体实例，设置分层内存策略。
3. 配置外部数据库或存储路径，用于长期记忆持久化。
4. 调用「启动会话」接口进行交互测试。
5. 使用「写入记忆」与「检索记忆」功能，验证信息跨会话保持情况。
6. （可选）调整记忆分层参数，实现高频或低频信息管理。
7. 集成到应用或服务中，开始真实场景测试。

支持平台

Letta 可在多种平台运行，适用于开发者和企业级应用部署：

• Web：通过 Python 或 JavaScript SDK 使用。
• 本地服务器/云环境：支持 Linux、MacOS 和 Windows。
• 集成到应用：可嵌入桌面或移动端服务端 API。
• 实验与研究：兼容 Jupyter Notebook 或 Colab 环境。

产品定价

Letta 是 免费 的开源项目，任何开发者均可下载和修改源代码。对于企业级部署，可自定义扩展功能或选择商业化云存储方案，但核心框架完全免费使用。

常见问题

Q1：Letta 是否安全？
A1：Letta 本身为本地运行框架，数据存储由开发者掌控，可配置加密和访问权限，安全性由部署环境决定。

Q2：是否需要注册或付费？
A2：核心功能无需注册，也无需付费即可使用，完全开源。

Q3：跨地区使用有限制吗？
A3：无地区限制，只要能访问 GitHub 或克隆仓库，即可使用。

总裁说

Letta 为构建状态化、长期记忆型 AI 提供了坚实基础。它适合开发需要跨会话保持信息、长周期陪伴用户或内容生成的应用。对于希望快速原型和实验的研究者和开发者也非常友好。然而，如果项目对极低延迟或资源受限环境有严格要求，可能需要自行优化存储与检索机制。总体而言，Letta 是面向长期记忆智能体开发的高扩展性工具，适合追求会话连贯性和状态管理能力的开发者。