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AI Agents · 강의

장기 실행 에이전트를 위한 Letta(이전 이름 MemGPT)

Letta는 자체 관리 메모리를 사용하며 며칠 또는 몇 주 동안 실행되는 에이전트에 특화되어 있습니다.

장기 실행 에이전트를 위한 Letta(이전 이름 MemGPT)은(는) CoddyKit의 무료 AI Agents 강의입니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 AI Agents 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. AI Agents 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

Letta란 무엇입니까

Letta(이전 이름 MemGPT, 버클리 2023)는 여러 세션에 걸쳐 존재하며 몇 주 또는 몇 달 동안 메모리를 축적하는 에이전트를 위한 특화 프레임워크입니다.

메모리 문제

일반적인 LLM 컨텍스트 창은 10만~200만 토큰입니다. 세션이 많아지면 아무리 큰 컨텍스트라도 넘치게 됩니다. Letta는 명시적인 메모리 관리로 이 문제를 해결합니다.

2단계 메모리

  • 핵심 메모리 — 항상 컨텍스트에 포함됨(페르소나, 주요 사실)
  • 보관 메모리 — 벡터 DB에 저장되며 필요할 때 검색됨

자체 관리형 메모리

에이전트 스스로 무엇을 기억하고 무엇을 검색할지 결정합니다. 도구는 다음과 같습니다:

  • core_memory_append — 핵심 메모리에 추가
  • archival_memory_insert — 보관 영역에 저장
  • archival_memory_search — 보관 영역에서 검색

자체 관리형인 이유

사람은 모든 대화의 모든 세부 사항을 기억하지 않습니다. 중요한 내용을 추려 냅니다. Letta의 에이전트도 같은 일을 하며 세션마다 메모리를 적극적으로 선별합니다.

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)

운영 환경의 장기 실행 에이전트

몇 주 동안 사용하는 채팅 도우미(개인 코치를 생각해 보십시오)의 경우:

  • 일반적인 프레임워크: 세션 사이에 컨텍스트를 잃음
  • Letta: 영구적인 메모리를 사용하여 지난주 대화를 기억할 수 있음

스스로 편집하는 페르소나

Letta 에이전트는 자신의 페르소나를 편집할 수 있습니다. 예를 들어 시간이 지나면서 자신이 누구인지에 대한 이해를 업데이트할 수 있습니다. 흥미로운 연구 방향입니다.

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

Letta를 사용할 때

  • 개인 도우미
  • 사용자 이력을 기억하는 고객 지원 에이전트
  • 교사·코치
  • 세션 간에 지식을 유지해야 하는 모든 에이전트

사용하지 말아야 할 경우

  • 일회성 작업(조사 봇, 코드 생성)
  • 컨텍스트 격리가 어려운 다중 테넌트 환경
  • 단순한 KV 메모리 + RAG로 충분한 경우

Mem0과의 비교

Mem0는 장기 메모리 분야의 경쟁 제품입니다. 더 가볍고 특정 방식을 강요하지 않습니다. 기존 에이전트에 메모리를 추가하려는 경우에 적합합니다.

Letta의 전문 분야

Letta는 무엇을 위해 특별히 만들어졌습니까?

복습

Letta는 메모리를 우선하는 에이전트 프레임워크입니다. 에이전트 스스로 관리하는 2단계 메모리(핵심 + 보관)를 제공합니다. 장기간 실행되는 도우미에는 적합하지만 일회성 작업에는 사용하지 마십시오.

자주 묻는 질문

“장기 실행 에이전트를 위한 Letta(이전 이름 MemGPT)” 강의는 무료인가요?

네 — “장기 실행 에이전트를 위한 Letta(이전 이름 MemGPT)” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 AI Agents 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. AI Agents 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“장기 실행 에이전트를 위한 Letta(이전 이름 MemGPT)”에서 뭘 배우나요?

Letta는 자체 관리 메모리를 사용하며 며칠 또는 몇 주 동안 실행되는 에이전트에 특화되어 있습니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 AI Agents을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

AI Agents을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 AI Agents은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다.

“장기 실행 에이전트를 위한 Letta(이전 이름 MemGPT)” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 AI Agents 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 AI Agents 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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