Letta
Letta — это приложение в каталоге сообщества osFoundry. Stateful-агенты с долговременной памятью за пределами контекстного окна. Letta (бывший MemGPT) — каноническая реализация самообновляемой памяти: агенты сами решают, что запомнить, что забыть и что записать в долговременное хранилище. В комплекте веб-UI для просмотра состояния агента, редактирования блоков памяти, отправки сообщений и наблюдения за вызовами инструментов. Postgres + pgvector в одном образе. Эталонный agent-сервер для любого проекта, которому нужна «постоянная личность» между сессиями.
Подробности
- Рабочая область: osfoundry
- Категория: AI
- Цена: Free
- Доступ: Community
Возможности
- 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
Документация
Документация поддерживается на английском языке основным проектом.
# 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.
Как использовать Letta в osFoundry
Установите Letta в свою рабочую область одним кликом, затем сделайте форк в osStudio, чтобы настроить промпты, инструменты или конфигурацию под ваш стек. Любой участник вашей рабочей области сможет продолжить с того места, где вы остановились.
Другие приложения от сообщества
- CRM — Управление взаимоотношениями с клиентами: контакты, сделки и отслеживание воронки продаж.
- Kanban Board — Проектная kanban-доска в стиле Trello с карточками, досками, видами календаря и таблицы и свойствами на доску. На базе Focalboard (отдельный персональный сервер). Встроенный SQLite на постоянном томе.
- Служба поддержки — Сортировка тикетов и входящие сообщения службы поддержки с отслеживанием SLA.
- Page Builder — Визуальный drag-and-drop конструктор страниц с секциями, темами, SEO и публикацией
- Website Builder — Многостраничный конструктор сайтов с CMS-коллекциями, глобальной навигацией, футером, темами и публикацией
- Витрина магазина — Витрина интернет-магазина с каталогом товаров, корзиной и оформлением заказа.