Letta
Letta è un/una app nel catalogo della community osFoundry. Agenti stateful con memoria persistente oltre la finestra di contesto. Letta (precedentemente MemGPT) è l'implementazione canonica della memoria auto-modificante — agenti che decidono cosa ricordare, cosa dimenticare e cosa scrivere nella memoria a lungo termine. Include una UI web per ispezionare lo stato dell'agente, modificare i blocchi di memoria, inviare messaggi e osservare le chiamate agli strumenti. Postgres + pgvector inclusi nell'immagine. Il server di agenti di riferimento per qualsiasi progetto che richieda una "personalità persistente" tra le sessioni.
Dettagli
- Workspace: osfoundry
- Categoria: AI
- Prezzo: Free
- Accesso: Community
Funzionalità
- 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
Documentazione
La documentazione è mantenuta in inglese dal progetto di 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.
Come utilizzare Letta in osFoundry
Installi Letta nel suo workspace con un clic, quindi ne esegua il fork in osStudio per personalizzare i prompt, gli strumenti o la configurazione per il suo stack. Chiunque nel suo workspace potrà riprendere il lavoro dove l'ha lasciato.
Altri app dalla community
- CRM — Gestione delle relazioni con i clienti con contatti, trattative e tracciamento della pipeline.
- Kanban Board — Una board kanban e di progetto in stile Trello con card, board, viste calendario e tabella, e proprietà per board. Basata su Focalboard (server personale standalone). SQLite integrato su un volume persistente.
- Helpdesk — Smistamento ticket e inbox di assistenza clienti con tracciamento SLA.
- Page Builder — Page builder visuale drag-and-drop con sezioni, temi, SEO e pubblicazione
- Website Builder — Website builder multi-pagina con raccolte CMS, navigazione globale, footer, temi e pubblicazione
- Vetrina E-commerce — Vetrina e-commerce con catalogo prodotti, carrello e checkout.