Letta

Letta（旧 MemGPT）は、永続メモリを持つステートフル AI エージェントを構築するオープンソースフレームワークです。カリフォルニア大学バークレー校の MemGPT 研究論文（「Memory-GPT」、2023 年）に端を発し、エージェントにメモリ階層を提供します：コアメモリブロックはコンテキスト内に常駐し、外部メモリは Postgres に保存されて必要に応じてロードされます。これにより、コンテキストウィンドウを肥大化させることなく、エージェントは会話を無期限に記憶できます。

主な機能

• メモリ階層：コンテキスト内のコアメモリブロック＋Postgres の外部メモリをオンデマンドロード。エージェントはセッションをまたいで全てを記憶。
• スリープタイムコンピュート：エージェントは会話の合間にメモリを処理・保存。メモリリフレクションとエージェントメモリを内蔵。
• 編集可能なメモリブロック：メモリブロックはツールで検査・編集でき、状態が完全に透明。
• クライアント・サーバーアーキテクチャ：Letta 2.0 はエージェントループをクライアントライブラリと状態サーバー（letta-server）に分割し、マルチエージェントに対応。
• セルフホスト可能：Docker でデプロイ。REST API と Python SDK を同梱。
• ADE（エージェント開発環境）：Letta Cloud IDE でエージェントをビジュアルに構築。
• マネージドクラウド：同じメモリエンジンを備えたホスト型エージェントの Letta Cloud。
• 実績のあるユースケース：パーソナル AI コンパニオン・サポートエージェント・リサーチアシスタント・長時間自律エージェント。

使用シナリオ

このツールを使用すべき人は？

• メモリ重要エージェント：ユーザー・プロジェクト・会話を長期間記憶するアシスタントを構築する開発者。
• セルフホスター：エージェントのメモリエンジンを自前インフラで動かしたいチーム。
• 研究・コンパニオン用途：永続コンテキストが必要なパーソナル AI コンパニオンやリサーチアシスタント。

解決する問題

1. コンテキストウィンドウの限界：外部メモリにより、コンテキスト肥大なしで無限の会話履歴が可能。
2. セッションの健忘症：1 セッション内だけでなく、セッションをまたいで記憶。
3. メモリの透明性：編集可能なメモリブロックでエージェント状態を検査可能。

料金プラン

優位性と独自の価値提案

競合他社と比較した優位性：

1. 実証済みのメモリモデル：MemGPT 論文と長年のエージェントメモリ研究に裏付け。
2. セルフホスト可能な状態サーバー：エージェントのメモリが自分のインフラ上に。
3. スリープタイムコンピュート：競合にないメモリリフレクション。

際立つポイント：

• GitHub 15,000 以上のスターと強い研究背景。
• 編集・検査可能なメモリブロック。
• セルフホストサーバーからマネージドクラウドまで同一スタック。

はじめに

クイックスタートガイド

1. インストール：pip install letta または Docker イメージを使用。
2. サーバーを起動：letta-server を実行（または Letta Cloud を利用）。
3. エージェントを作成：Python SDK または ADE でメモリブロック付きエージェントを定義。
4. チャット：エージェントが自動的にセッションをまたいで記憶。

統合

• Docker セルフホスト
• Python SDK と REST API
• Letta Cloud と ADE

よくある質問

Letta は他のエージェントフレームワークと何が違う？

中核は永続メモリ——コンテキスト肥大なしでセッションをまたいで生き残る MemGPT メモリ階層です。

データベースは必要ですか？

はい。外部メモリは Postgres に保存され、永続的でクエリ可能なエージェントメモリを提供します。

セルフホストできますか？

はい。サーバーはオープンソースで Docker で動作。Letta Cloud はマネージド代替です。

代替案

Letta が合わない場合の選択肢：

• LangGraph：チェックポイント経由の組み込みメモリを持つステートフルオーケストレーション。
• CrewAI：委任とメモリを備えたロールベースチーム。
• Google ADK：エージェントチーム間で状態を共有する Google のフレームワーク。

ヒントとベストプラクティス

1. メモリブロックを意図的に設計：常に記憶すべき内容はコアブロックに。
2. スリープタイムコンピュートを活用：会話の合間にエージェントに振り返りと整理をさせる。
3. ツールでメモリを検査：編集可能なブロックで状態の透明性と制御を確保。

まとめ

Letta は、エージェントメモリを解決済みの問題にするフレームワークです。永続的・検査可能・セルフホスト可能で、MemGPT の研究背景を備えています。セッションとコンテキストをまたいで記憶するエージェントが必要なら、このカテゴリで最も実証された選択肢です。