Letta
Letta ist ein App im osFoundry Community-Katalog. Zustandsbehaftete Agenten mit persistentem Gedächtnis über das Kontextfenster hinaus. Letta (ehemals MemGPT) ist die kanonische Implementierung eines selbstbearbeitenden Gedächtnisses – Agenten, die entscheiden, was sie behalten, was sie vergessen und was sie im Langzeitspeicher ablegen. Wird mit einer Weboberfläche zum Inspizieren des Agentenzustands, Bearbeiten von Memory-Blöcken, Senden von Nachrichten und Beobachten von Tool-Aufrufen geliefert. Postgres und pgvector sind im Image enthalten. Der Referenz-Agenten-Server für jedes Projekt, das eine „persistente Persönlichkeit“ über Sitzungen hinweg benötigt.
Details
- Workspace: osfoundry
- Kategorie: AI
- Preis: Free
- Zugriff: Community
Funktionen
- Self-editing context windows — agents decide what to remember + what to forget
- Persistent memory across sessions — archival + recall stores backed by pgvector
- Built-in web UI for inspecting agent state, editing memory blocks, watching tool calls
- Multi-LLM: OpenAI, Anthropic, Google, Groq, Ollama, Together, Fireworks, custom OpenAI-compatible
- Full REST API + Python SDK — build your own UI or embed in larger applications
- Postgres + pgvector bundled in-image — no external DB to provision
Dokumentation
Die Dokumentation wird vom Upstream-Projekt auf Englisch gepflegt.
# Letta
## First-boot
The Letta web UI ships open by default — anyone with the public URL can create + control agents. **Set `SECURE=true` + `LETTA_SERVER_PASSWORD=<long random>` for any non-throwaway deployment.**
## Create your first agent
1. Open the web UI — click **+ New Agent**.
2. Pick the LLM (OpenAI / Anthropic / local).
3. Set the persona (the agent's character, e.g. 'You are Sam, a thoughtful research assistant.').
4. Set the human (what the agent should remember about you).
5. Start chatting.
## Memory model
Every agent has a self-editing context made of **core memory blocks** (always in context, edited by the agent itself):
- `persona` — who the agent is
- `human` — who the user is
- (custom blocks you define)
Plus **archival memory** (vector-indexed, the agent searches it as needed) and **recall memory** (full conversation log, also searchable). The agent decides when to write/read each store using built-in tools.
## API
Full OpenAPI server at port 8283. Drop-in for any client:
```python
from letta import RESTClient
client = RESTClient(base_url='https://<your-public-url>')
agent = client.create_agent(name='sam', persona='...', human='...')
response = client.send_message(agent_id=agent.id, message='hello')
```
## Storage
Postgres + pgvector bundled in-image. Persistent data at `/persist/pgdata`. 20 GB volume.
Letta in osFoundry verwenden
Installieren Sie Letta mit einem Klick in Ihren Workspace und forken Sie es anschließend in osStudio, um Prompts, Tools oder die Konfiguration an Ihren Stack anzupassen. Alle Mitglieder Ihres Workspace können dort weitermachen, wo Sie aufgehört haben.
Weitere apps aus der Community
- CRM — Kundenbeziehungsmanagement mit Kontakten, Deals und Pipeline-Tracking.
- Kanban Board — Ein Kanban- und Projekt-Board im Trello-Stil mit Karten, Boards, Kalender- und Tabellenansichten und Eigenschaften pro Board. Basiert auf Focalboard (Standalone Personal Server). Eingebettetes SQLite auf einem persistenten Volume.
- Helpdesk — Ticket-Triage und Kundensupport-Postfach mit SLA-Tracking.
- Page Builder — Visueller Drag-and-Drop-Page-Builder mit Sections, Themes, SEO und Publishing
- Website Builder — Mehrseitiger Website-Builder mit CMS-Collections, globaler Navigation, Footer, Themes und Publishing
- Storefront — E-Commerce-Storefront mit Produktkatalog, Warenkorb und Checkout.