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AI Agents · Aula

Letta (anteriormente MemGPT) para agentes de longa duração

Letta é especializada em agentes que funcionam por dias ou semanas com memória gerenciada por eles mesmos.

Letta (anteriormente MemGPT) para agentes de longa duração é uma aula grátis de AI Agents no CoddyKit. Esta é a aula 2 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de AI Agents, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de AI Agents inclui 4 aulas no total.

Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.

O que é Letta?

Letta (anteriormente MemGPT, Berkeley 2023) é uma estrutura específica para agentes que permanecem ativos em muitas sessões e acumulam memória ao longo de semanas ou meses.

O problema da memória

As janelas de contexto padrão de LLM têm de 100 mil a 2 milhões de tokens. Após muitas sessões, até mesmo contextos enormes transbordam. Letta resolve isso com gerenciamento explícito de memória.

Memória em dois níveis

  • Memória principal — sempre presente no contexto (persona, fatos importantes)
  • Memória de arquivo — armazenada em um banco de dados vetorial e recuperada sob demanda

Memória gerenciada pelo próprio agente

O próprio agente decide o que lembrar e o que recuperar. As ferramentas incluem:

  • core_memory_append — adicionar à memória principal
  • archival_memory_insert — salvar no arquivo
  • archival_memory_search — recuperar do arquivo

Por que o gerenciamento próprio?

As pessoas não se lembram de todos os detalhes de todas as conversas. Elas condensam o que importa. Os agentes do Letta fazem o mesmo — administram ativamente a própria memória entre as sessões.

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)

Agentes de longa duração em produção

Para assistentes de conversa usados durante semanas (pense em um orientador pessoal):

  • Estruturas padrão: perdem o contexto entre as sessões
  • Letta: memória persistente, capaz de recuperar a conversa da semana passada

Persona autoeditável

Os agentes do Letta podem editar a própria persona — por exemplo, atualizar ao longo do tempo a compreensão que têm sobre quem são. Uma direção de pesquisa interessante.

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

Quando usar Letta

  • Assistentes pessoais
  • Agentes de suporte ao cliente que se lembram do histórico do usuário
  • Tutores ou orientadores
  • Qualquer agente que precise manter conhecimento entre sessões

Quando não usar

  • Tarefas pontuais (robôs de pesquisa, geração de código)
  • Ambientes multi-inquilino nos quais o isolamento de contexto é difícil
  • Quando uma memória KV simples + RAG é suficiente

Comparação com Mem0

Mem0 é um concorrente no campo da memória de longo prazo. É mais leve e menos opinativo. É uma boa opção se você quiser adicionar memória aos agentes existentes.

Especialidade do Letta

Para que o Letta foi especificamente criado?

Recapitulação

Letta = estrutura de agentes com foco em memória. Memória em dois níveis (principal + de arquivo), gerenciada pelo próprio agente. Escolha-o para assistentes de longa duração; ignore-o para tarefas pontuais.

Perguntas Frequentes

A aula “Letta (anteriormente MemGPT) para agentes de longa duração” é grátis?

Sim — o texto completo de “Letta (anteriormente MemGPT) para agentes de longa duração” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de AI Agents, atualize para CoddyKit PRO. O curso de AI Agents inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Letta (anteriormente MemGPT) para agentes de longa duração”?

Letta é especializada em agentes que funcionam por dias ou semanas com memória gerenciada por eles mesmos. Você pratica AI Agents com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar AI Agents?

Nenhuma experiência prévia é necessária. AI Agents no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 2 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Letta (anteriormente MemGPT) para agentes de longa duração”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de AI Agents?

Sim. Cada aula de AI Agents inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

Todas as aulas deste curso

  1. LangGraph vs CrewAI vs AutoGen
  2. Letta (anteriormente MemGPT) para agentes de longa duração
  3. API de Assistants e Threads da OpenAI
  4. Escolhendo a estrutura certa para cada caso de uso
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