Letta
Letta adalah aplikasi di katalog komunitas osFoundry. Agen stateful dengan memori persisten di luar context window. Letta (sebelumnya MemGPT) adalah implementasi kanonis untuk memori yang menyunting dirinya sendiri — agen yang memutuskan apa yang harus diingat, apa yang harus dilupakan, dan apa yang harus ditulis ke penyimpanan jangka panjang. Dilengkapi UI web untuk menginspeksi state agen, menyunting blok memori, mengirim pesan, serta memantau pemanggilan tool. Postgres + pgvector disertakan dalam image. Server agen acuan untuk proyek mana pun yang membutuhkan 'kepribadian persisten' lintas sesi.
Detail
- Workspace: osfoundry
- Kategori: AI
- Harga: Free
- Akses: Community
Fitur
- 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
Dokumentasi
Dokumentasi dipelihara dalam bahasa Inggris oleh proyek upstream.
# 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.
Cara menggunakan Letta di osFoundry
Instal Letta ke workspace Anda dalam satu klik, lalu fork di osStudio untuk menyesuaikan prompt, tool, atau konfigurasi sesuai stack Anda. Siapa pun di workspace Anda dapat melanjutkan dari titik Anda berhenti.
aplikasi lainnya dari komunitas
- CRM — Manajemen hubungan pelanggan dengan kontak, deal, dan pelacakan pipeline.
- Kanban Board — Papan kanban dan proyek gaya Trello dengan kartu, papan, tampilan kalender dan tabel, dan properti per papan. Didukung oleh Focalboard (server pribadi standalone). SQLite tertanam pada volume persisten.
- Helpdesk — Triase tiket dan inbox dukungan pelanggan dengan pelacakan SLA.
- Page Builder — Page builder drag-and-drop visual dengan section, tema, SEO, dan publishing
- Website Builder — Builder situs multi-halaman dengan koleksi CMS, navigasi global, footer, tema, dan publikasi
- Storefront — Etalase e-commerce dengan katalog produk, keranjang, dan checkout.