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v0.5.3

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letta（以前はmemgpt）

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？ Lettaは、ステートフルLLMアプリケーションを構築するためのオープンソースフレームワークです。 LETTAを使用して、高度な推論機能と透明な長期記憶を備えたステートフルなエージェントを構築できます。 Lettaフレームワークは、白い箱とモデルに依存しています。

注記

memgptをお探しですか？あなたは正しい場所にいます！

MemgptパッケージとDockerイメージは、MEMGPTエージェントとLLMエージェントをサービスとして実行するAPIサーバー /ランタイムの区別を明確にするためにlettaに改名されました。

LETTAフレームワークを使用して、 Memgptエージェントを作成します。 MemgptとLettaの関係については、こちらをご覧ください。

active QuickStart

Lettaをインストールする2つの主な方法は、 Pypi （ pip ）またはDocker経由です。

pip （下記のガイド） - LETTAを試す最も簡単な方法は、データベースバックエンドにSQLiteとChromadbを使用するデフォルトをデフォルトします
Docker （Guide Here） - 生産設定に推奨され、データベースバックエンドにPostgres（+ PGVector）を使用することにデフォルトで使用することになります

ステップ1- `pip`を使用してLETTAをインストールします

$ pip install -U letta

ステップ2-選択したLLM /埋め込みプロバイダーの環境変数を設定します

$ export OPENAI_API_KEY=sk-...

Ollamaについて（さまざまなプロバイダーを設定する方法の例については、完全なドキュメントを参照してください）：

$ export OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434

ステップ3-レッタCLIを実行します

エージェントを作成して、Letta CLIツール（ letta run ）を介してチャットできます。

$ letta run

 ? Creating new agent...
? Select LLM model: letta-free [type=openai] [ip=https://inference.memgpt.ai]
? Select embedding model: letta-free [type=hugging-face] [ip=https://embeddings.memgpt.ai]
->  ? Using persona profile: 'sam_pov'
->  ? Using human profile: 'basic'
->    8 tools: send_message, pause_heartbeats, conversation_search, conversation_search_date, archival_memory_insert, archival_memory_search, core_memory_append, core_memory_replace

? Created new agent 'InspiringSpinach'

Hit enter to begin (will request first Letta message)

? User engaged. Recognize as Chad. Acknowledge presence and establish connection. Explore interests and engage in meaningful discourse.
? Hello, Chad. It's nice to meet you. I am keen on learning and exploring new ideas and concepts. Is there a specific topic you'd like to discuss today?

> Enter your message: my name is Brad, not Chad...

? A discrepancy in identity. Reflect this change in core memory. Apologize for the oversight, and rectify the error.
⚡? [function] updating memory with core_memory_replace
         First name: Chad
        → First name: Brad
? Apologize for the mistake in recognizing his name, and begin the conversation anew, addressing him by the correct name this time.
? I apologize for the oversight, Brad. Let's restart. It's a pleasure to meet you, Brad. Is there a specific topic you'd like to discuss today?

> Enter your message:

ステップ4- rettaサーバーを実行します

letta serverでLetta APIサーバーを開始できます（こちらのAPI完全なリファレンスを参照）：

$ letta server

 Initializing database...
Running: uvicorn server:app --host localhost --port 8283
INFO:     Started server process [47750]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://localhost:8283 (Press CTRL+C to quit)

LETTA APIサーバーを開始すると、ADE（エージェント開発環境）はhttp://localhost:8283で入手できます。 Letta Ade（エージェント開発環境）のスクリーンショット

Lettaでは、すべてのエージェントが同じデータベースに保存/持続しているため、CLIで作成するエージェントはAPIとADEを介してアクセスでき、その逆も同様です。 Letta CLIでエージェントを作成し、Letta APIを介して同じエージェントにメッセージを送信するチュートリアルについては、ドキュメントのQuickStartガイドをご覧ください。