Letta (ранее MemGPT) для долгоживущих агентов
Letta специализируется на агентах, работающих днями или неделями и самостоятельно управляющих памятью
«Letta (ранее MemGPT) для долгоживущих агентов» — бесплатный урок AI Agents на CoddyKit. Это урок 2 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения AI Agents, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс AI Agents содержит 4 уроков всего.
Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.
Что такое Letta?
Letta (ранее MemGPT, Berkeley, 2023) — это фреймворк, специально предназначенный для агентов, работающих в течение множества сеансов и накапливающих память неделями или месяцами.
Проблема памяти
Стандартные контекстные окна LLM содержат от 100k до 2M токенов. После множества сеансов даже огромные контексты переполняются. Letta решает эту проблему с помощью явного управления памятью.
Двухуровневая память
- Основная память — всегда находится в контексте (персона, ключевые факты)
- Архивная память — хранится в векторной базе данных и извлекается по требованию
Память под управлением самого агента
Сам агент решает, что запоминать и что извлекать. Доступны следующие инструменты:
core_memory_append— добавить в основную памятьarchival_memory_insert— сохранить в архивarchival_memory_search— извлечь из архива
Зачем память под управлением агента?
Люди не запоминают каждую деталь каждого разговора. Они выделяют главное. Агенты Letta делают то же самое — активно курируют свою память между сеансами.
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 factInspecting 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)Долгоживущие агенты в рабочей среде
Для чат-ассистентов, которыми пользуются неделями (например, для личного наставника):
- Стандартные фреймворки: теряют контекст между сеансами
- Letta: сохраняет память и может вспомнить разговор прошлой недели
Самостоятельное редактирование персоны
Агенты Letta могут редактировать собственную персону, например со временем обновлять своё представление о себе. Это интересное направление исследований.
Self-Hosting
# Letta runs as a server you can self-host
docker run -d -p 8283:8283 -e LETTA_PG_URI='postgresql://...' letta/letta:latestКогда использовать Letta
- Персональные ассистенты
- Агенты поддержки клиентов, запоминающие историю пользователя
- Репетиторы и наставники
- Любые агенты, которые должны сохранять знания между сеансами
Когда не следует использовать
- Разовые задачи (исследовательские боты, генерация кода)
- Многопользовательские системы, где изоляция контекста сложна
- Когда достаточно простой памяти KV + RAG
Сравнение с Mem0
Mem0 — конкурент в области долгосрочной памяти. Он легче и предлагает меньше навязываемых решений. Хорошо подходит, если вы хотите добавить память к существующим агентам.
Специализация Letta
Для чего именно создан Letta?
Повторение
Letta = фреймворк агентов, в основе которого лежит память. Двухуровневая память (основная и архивная), которой управляет сам агент. Выбирайте Letta для долгоживущих ассистентов, но не используйте для разовых задач.
Часто задаваемые вопросы
Урок «Letta (ранее MemGPT) для долгоживущих агентов» бесплатный?
Да — полный текст урока «Letta (ранее MemGPT) для долгоживущих агентов» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс AI Agents, подпишись на CoddyKit PRO. Курс AI Agents содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Letta (ранее MemGPT) для долгоживущих агентов»?
Letta специализируется на агентах, работающих днями или неделями и самостоятельно управляющих памятью Ты практикуешь AI Agents с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать AI Agents?
Предыдущий опыт не требуется. AI Agents на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 2 из 4.
Сколько времени занимает урок «Letta (ранее MemGPT) для долгоживущих агентов»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке AI Agents?
Да. Каждый урок AI Agents включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- LangGraph и CrewAI и AutoGen
- Letta (ранее MemGPT) для долгоживущих агентов
- API ассистентов и ветки OpenAI
- Выбор подходящей платформы для каждого сценария