Letta

Letta 是一个开源框架，专注于开发具备高级推理能力与透明长期记忆机制的有状态大型语言模型（LLM）应用。该项目源自加州大学伯克利分校 Sky Computing Lab，由博士生 Sarah Wooders 与 Charles Packer 共同发起，其早期版本 MemGPT 在正式发布前已引发广泛关注。

Letta官网入口网址：https://github.com/letta-ai/letta

Letta 的核心目标是突破传统大语言模型在多轮对话和长文档处理中受限于上下文窗口的问题。通过虚拟上下文管理技术，该框架使模型能够在上下文填满后依然保留并利用历史信息，实现持续学习与记忆更新。

主要特性

• 分层状态化记忆：支持结构化的记忆块，Agent 可对自身记忆进行增删改查操作
• 多 Agent 协同机制：多个 Agent 可共享记忆单元，构建复杂的协作逻辑
• 后台记忆维护：内置 sleep-time agent，在非活跃状态下自动整理和更新记忆内容
• 外部文件系统集成：可直接读取本地文件夹中的 PDF、TXT、JSON 等格式文档
• 广泛的模型兼容性：无缝对接 OpenAI、Anthropic、Ollama 及本地部署的模型，支持灵活切换
• 多样化部署选项：提供云端服务、本地自托管方案及桌面用户界面，适配不同使用场景

Letta 支持通过 Docker 或 pip 安装，推荐在生产环境中采用 Docker 部署。框架配套提供命令行工具、RESTful API 服务器以及代理开发环境（ADE），便于开发者创建、测试和管理智能代理。同时，它兼容多种数据库后端，包括 PostgreSQL，满足不同规模的应用需求。

作为强调开放与透明的项目，Letta 积极推动社区共建，欢迎用户通过提问、提交问题、参与路线图讨论或加入社区活动等方式贡献代码或建议。项目已获得包括 Felicis、Jeff Dean 和 Hugging Face 在内的知名机构与个人共计 1000 万美元种子轮融资，当前估值达 7000 万美元。

Letta 致力于推进 AI 记忆管理技术的发展，通过构建可解释、可控制的记忆与推理架构，为开发者提供一个开放平台，用于构建下一代具备持久状态的智能应用。