Letta
Letta est un(e) app du catalogue communautaire osFoundry. Agents avec état dotés d'une mémoire persistante au-delà de la fenêtre de contexte. Letta (anciennement MemGPT) est l'implémentation canonique de la mémoire auto-éditable — des agents qui décident de ce qu'il faut retenir, oublier et écrire dans le stockage à long terme. Livré avec une interface web pour inspecter l'état de l'agent, éditer les blocs de mémoire, envoyer des messages et observer les appels d'outils. Postgres + pgvector intégrés à l'image. Le serveur d'agents de référence pour tout projet exigeant une « personnalité persistante » d'une session à l'autre.
Détails
- Espace de travail: osfoundry
- Catégorie: AI
- Tarif: Free
- Accès: Community
Fonctionnalités
- 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
Documentation
La documentation est maintenue en anglais par le projet d'origine.
# 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.
Comment utiliser Letta dans osFoundry
Installez Letta dans votre workspace en un clic, puis forkez-le dans osStudio pour personnaliser les prompts, les outils ou la configuration selon votre stack. Toute personne de votre workspace peut reprendre là où vous vous êtes arrêté.
Autres apps de la communauté
- CRM — Gestion de la relation client avec contacts, opportunités et suivi de pipeline.
- Kanban Board — Un tableau Kanban et de projet de type Trello avec cartes, tableaux, vues calendrier et tableau, et propriétés par tableau. Propulsé par Focalboard (serveur personnel autonome). SQLite intégré sur un volume persistant.
- Helpdesk — Tri de tickets et boîte de réception du support client avec suivi des SLA.
- Page Builder — Constructeur de pages visuel glisser-déposer avec sections, thèmes, SEO et publication
- Website Builder — Constructeur de site web multi-page avec collections CMS, navigation globale, footer, thèmes et publication
- Boutique en ligne — Boutique e-commerce avec catalogue produits, panier et paiement.