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AI Agents · レッスン

長期稼働エージェント向けのLetta（旧MemGPT）

Lettaは、自己管理型メモリを使って数日から数週間稼働するエージェントを専門としています。

「長期稼働エージェント向けのLetta（旧MemGPT）」はCoddyKit上の無料AI Agentsレッスンです。 これはレッスン2/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはAI Agents学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 AI Agentsコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

Lettaとは

Letta（旧称MemGPT、Berkeley 2023）は、多くのセッションにわたって動作し、数週間から数か月かけて記憶を蓄積するエージェントのためのフレームワークです。

メモリの課題

一般的なLLMのコンテキストウィンドウは10万～200万トークンです。多くのセッションを重ねると、どれほど大きなコンテキストでもあふれてしまいます。Lettaは、明示的なメモリ管理によってこの問題を解決します。

2層メモリ

  • コアメモリ — 常にコンテキストに含まれる（ペルソナ、重要な事実）
  • アーカイブメモリ — ベクトルDBに保存され、必要に応じて取得される

自己管理型メモリ

何を記憶し、何を取得するかをエージェント自身が判断します。使用するツールは次のとおりです。

  • core_memory_append — コアメモリに追加する
  • archival_memory_insert — アーカイブに保存する
  • archival_memory_search — アーカイブから取得する

なぜ自己管理型なのか

人間は、すべての会話の細部を一つひとつ覚えているわけではありません。重要なことを要約して記憶します。Lettaのエージェントも同じように、セッションをまたいで記憶を積極的に整理します。

Setup

# pip install letta
from letta import create_client
client = create_client(base_url='http://localhost:8283')

agent = client.create_agent(
    name='Alice',
    persona='I am Alice, a helpful assistant.',
    human='User\'s name is Bob.',
    model='gpt-4o-mini'
)

Sending Messages

response = client.send_message(
    agent_id=agent.id,
    role='user',
    message='Remember: I love hiking.'
)
print(response.messages)
# Agent may invoke core_memory_append to save this fact

Inspecting Memory

memory = client.get_in_context_memory(agent_id=agent.id)
print(memory.persona, memory.human)

archival = client.get_archival_memory(agent_id=agent.id)
for m in archival:
    print(m.text)

本番環境で長期間動作するエージェント

数週間にわたって使われるチャットアシスタント（個人コーチなど）では：

  • 標準的なフレームワーク：セッション間でコンテキストを失います
  • Letta：永続的なメモリを持ち、先週の会話を思い出せます

自己編集するペルソナ

Lettaのエージェントは、自身のペルソナを編集できます。たとえば、時間の経過に合わせて自分が何者であるかについての理解を更新できます。興味深い研究分野です。

Self-Hosting

# Letta runs as a server you can self-host
docker run -d -p 8283:8283 -e LETTA_PG_URI='postgresql://...' letta/letta:latest

Lettaを使う場合

  • パーソナルアシスタント
  • ユーザーの履歴を記憶するカスタマーサポートエージェント
  • チューター・コーチ
  • セッションをまたいで知識を保持することが期待されるエージェント

使わない場合

  • 一度限りのタスク（リサーチボット、コード生成）
  • コンテキストの分離が難しいマルチテナント環境
  • シンプルなKVメモリとRAGで十分な場合

Mem0との比較

Mem0は長期メモリ分野の競合製品です。より軽量で、特定の設計思想を押し付けません。既存のエージェントにメモリを追加したい場合に適しています。

Lettaの専門分野

Lettaは何のために特化して構築されているのでしょうか。

まとめ

Lettaはメモリを重視したエージェントフレームワークです。コアメモリとアーカイブメモリの2層メモリを持ち、エージェント自身が管理します。長期間動作するアシスタントに適しており、一度限りのタスクには適していません。

よくある質問

「長期稼働エージェント向けのLetta（旧MemGPT）」レッスンは無料ですか？

はい。「長期稼働エージェント向けのLetta（旧MemGPT）」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、AI Agentsコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 AI Agentsコースには全4レッスンが含まれています。

「長期稼働エージェント向けのLetta（旧MemGPT）」で何を学びますか？

Lettaは、自己管理型メモリを使って数日から数週間稼働するエージェントを専門としています。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでAI Agentsを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

AI Agentsを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのAI Agentsは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン2/4です。

「長期稼働エージェント向けのLetta（旧MemGPT）」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このAI Agentsレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのAI Agentsレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

  1. LangGraphとCrewAIとAutoGen
  2. 長期稼働エージェント向けのLetta（旧MemGPT）
  3. OpenAI Assistants APIとThreads
  4. ユースケースに合ったフレームワークの選択
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