Letta
Letta es un(a) aplicación en el catálogo de la comunidad de osFoundry. Agentes con estado y memoria persistente más allá de la ventana de contexto. Letta (antes MemGPT) es la implementación canónica de la memoria autoeditable: agentes que deciden qué recordar, qué olvidar y qué escribir en almacenamiento a largo plazo. Incluye una interfaz web para inspeccionar el estado del agente, editar bloques de memoria, enviar mensajes y observar llamadas a herramientas. Postgres + pgvector incluidos en la imagen. El servidor de agentes de referencia para cualquier proyecto que necesite «personalidad persistente» entre sesiones.
Detalles
- Espacio de trabajo: osfoundry
- Categoría: AI
- Precio: Free
- Acceso: Community
Características
- 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
Documentación
La documentación es mantenida en inglés por el proyecto original.
# 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.
Cómo usar Letta en osFoundry
Instalen Letta en su espacio de trabajo con un solo clic y luego bifúrquenlo en osStudio para personalizar los prompts, las herramientas o la configuración según su stack. Cualquier persona de su espacio de trabajo podrá continuar desde donde lo dejaron.
Otros aplicaciones de la comunidad
- CRM — Gestión de relaciones con clientes con contactos, oportunidades y seguimiento del pipeline de ventas.
- Kanban Board — Un tablero kanban y de proyectos estilo Trello con tarjetas, tableros, vistas de calendario y tabla, y propiedades por tablero. Funciona con Focalboard (servidor personal independiente). SQLite embebido en un volumen persistente.
- Mesa de Ayuda — Triaje de tickets y bandeja de atención al cliente con seguimiento de SLA.
- Page Builder — Constructor visual de páginas con arrastrar y soltar, con secciones, temas, SEO y publicación
- Website Builder — Constructor de sitios web de varias páginas con colecciones CMS, navegación global, pie de página, temas y publicación
- Tienda Online — Escaparate de e-commerce con catálogo de productos, carrito y proceso de pago.