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使用 Letta（原 MemGPT）构建长生命周期代理

Letta 专注于构建能够持续运行数天或数周并自行管理记忆的代理。

使用 Letta（原 MemGPT）构建长生命周期代理 是 CoddyKit 上的免费 AI Agents 课时。这是第 2 节课，共 4 节。你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。这是 AI Agents 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 AI Agents 课程共包含 4 节课。

本课时的部分内容尚未翻译，以英文显示。

什么是 Letta？

Letta（前身为 MemGPT，伯克利大学 2023 年项目）是一个专门为跨越多个会话、并在数周或数月内积累记忆的智能体设计的框架。

记忆问题

标准 LLM 上下文窗口为 100k-2M 个令牌。经过多次会话后，即使是超大的上下文也会溢出。Letta 通过显式的记忆管理解决这一问题。

双层记忆

核心记忆——始终位于上下文中（角色设定、关键信息）
归档记忆——存储在向量数据库中，按需检索

自主管理记忆

智能体自己决定要记住什么以及要检索什么。工具包括：

core_memory_append——添加到核心记忆
archival_memory_insert——保存到归档
archival_memory_search——从归档中检索

为什么采用自主管理？

人类不会记住每次对话的每个细节，而是提炼重要内容。Letta 的智能体也会这样做——在多个会话之间主动整理自己的记忆。

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)

生产环境中的长期运行智能体

对于持续使用数周的聊天助手（例如个人教练）：

标准框架：在会话之间丢失上下文
Letta：提供持久记忆，可以回忆上周的对话

自编辑角色设定

Letta 智能体可以编辑自己的角色设定——例如，随着时间推移更新对自身身份的理解。这是一个有趣的研究方向。

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

何时使用 Letta

个人助手
能够记住用户历史的客户支持智能体
导师/教练
任何需要在多个会话之间保留知识的智能体

何时不使用

一次性任务（研究机器人、代码生成）
难以隔离上下文的多租户场景
简单的 KV 记忆 + RAG 已经足够时

与 Mem0 的对比

Mem0 是长期记忆领域的竞争产品。它更轻量，限制更少。如果您想为现有智能体添加记忆，它很合适。

Letta 的专长

Letta 专门用于构建什么？

回顾

Letta = 记忆优先的智能体框架。双层记忆（核心记忆 + 归档记忆）由智能体自行管理。请选择它来构建长期运行的助手；一次性任务则不必使用。

常见问题解答

「使用 Letta（原 MemGPT）构建长生命周期代理」课时是免费的吗？

是的 — 「使用 Letta（原 MemGPT）构建长生命周期代理」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 AI Agents 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 AI Agents 课程共包含 4 节课。

「使用 Letta（原 MemGPT）构建长生命周期代理」这节课中我会学到什么？

Letta 专注于构建能够持续运行数天或数周并自行管理记忆的代理。你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 AI Agents，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

学习 AI Agents 需要有经验吗？

无需任何先前经验。CoddyKit 上的 AI Agents 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。这是第 2 节课，共 4 节。

「使用 Letta（原 MemGPT）构建长生命周期代理」课时需要多长时间？

大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。

我能在这节 AI Agents 课中编写并运行代码吗？

能。每节 AI Agents 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。

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