Letta

Letta은(는) osFoundry 커뮤니티 카탈로그에 등록된 앱입니다. 컨텍스트 윈도우를 넘어선 영구 메모리를 갖춘 상태 보존형 에이전트입니다. Letta(이전 MemGPT)는 자가 편집 메모리의 표준 구현체입니다 — 에이전트가 무엇을 기억하고, 무엇을 잊을지, 무엇을 장기 저장소에 쓸지 스스로 결정합니다. 에이전트 상태 확인, 메모리 블록 편집, 메시지 전송, 도구 호출 관찰을 위한 웹 UI가 함께 제공됩니다. Postgres + pgvector가 이미지에 번들되어 있습니다. 세션 전반에서 '지속적인 페르소나'가 필요한 모든 프로젝트를 위한 레퍼런스 에이전트 서버입니다.

세부 정보

워크스페이스: osfoundry
카테고리: AI
가격: Free
액세스: Community

기능

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

문서

문서는 업스트림 프로젝트에서 영어로 관리됩니다.

# 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.

osFoundry에서 Letta을(를) 사용하는 방법

Letta을(를) 원클릭으로 워크스페이스에 설치한 다음, osStudio에서 포크하여 프롬프트, 도구 또는 구성을 자신의 스택에 맞게 커스터마이즈하십시오. 워크스페이스의 누구나 작업을 이어받을 수 있습니다.

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