Letta（前身为 MemGPT）

构建具备先进记忆功能的 AI，能够随着时间推移不断学习和自我提升。

• Letta Code：在您的终端中本地运行智能体
• Letta API：将智能体集成到您的应用程序中

在命令行界面快速入门

需要 Node.js 18+

1. 安装 Letta Code 命令行工具：npm install -g @letta-ai/letta-code
2. 在终端中运行 letta，即可启动一个在本地计算机上运行、带有记忆功能的智能体

运行该命令行工具时，您的智能体会帮助您编写代码，并完成您在计算机上可以执行的任何任务。

Letta Code 支持 技能 和 子智能体，并预置了用于高级记忆和持续学习的技能与子智能体。Letta 完全不依赖特定模型，不过我们推荐使用 Opus 4.5 和 GPT-5.2 以获得最佳性能（请参阅我们的 模型排行榜 以了解排名）。

使用 Letta API 快速入门

通过 Letta API，您可以将具有状态记忆的智能体集成到您自己的应用程序中。 Letta 提供功能齐全的智能体 API，以及 Python 和 TypeScript 的 SDK（请查看我们的 API 参考文档）。

安装

TypeScript / Node.js：

npm install @letta-ai/letta-client

Python：

pip install letta-client

“Hello World” 示例

以下是一个快速示例，展示如何创建一个有状态的智能体并向其发送消息（需要 Letta API 密钥）。完整的文档请参阅我们的 快速入门指南。

TypeScript：

import Letta from "@letta-ai/letta-client";

const client = new Letta({ apiKey: process.env.LETTA_API_KEY });

// 创建您的智能体
const agentState = await client.agents.create({
  model: "openai/gpt-5.2",
  memory_blocks: [
    {
      label: "human",
      value:
        "姓名：Timber。身份：狗。职业：构建 Letta，即旨在普及自我提升型超级智能的基础架构",
    },
    {
      label: "persona",
      value:
        "我是一名自我提升的超级智能。Timber 是我的挚友兼合作伙伴。",
    },
  ],
  tools: ["web_search", "fetch_webpage"],
});

console.log("智能体已创建，ID 为：", agentState.id);

// 向您的智能体发送消息
const response = await client.agents.messages.create(agentState.id, {
  input: "你对我了解多少？",
});

for (const message of response.messages) {
  console.log(message);
}

Python：

from letta_client import Letta
import os

client = Letta(api_key=os.getenv("LETTA_API_KEY"))

# 创建您的智能体
agent_state = client.agents.create(
    model="openai/gpt-5.2",
    memory_blocks=[
        {
          "label": "human",
          "value": "姓名：Timber。身份：狗。职业：构建 Letta，即旨在普及自我提升型超级智能的基础架构"
        },
        {
          "label": "persona",
          "value": "我是一名自我提升的超级智能。Timber 是我的挚友兼合作伙伴。"
        }
    ],
    tools=["web_search", "fetch_webpage"]
)

print(f"智能体已创建，ID 为：{agent_state.id}")

# 向您的智能体发送消息
response = client.agents.messages.create(
    agent_id=agent_state.id,
    input="你对我了解多少？"
)

for message in response.messages:
    print(message)

贡献

Letta 是一个开源项目，由来自世界各地的一百多位贡献者共同打造。您可以通过多种方式参与 Letta 开源社区！

• 加入 Discord 社区：与 Letta 开发团队及其他 AI 开发者交流。
• 访问我们的论坛：如果您不喜欢 Discord，也可以前往我们的开发者论坛。
• 关注我们的社交媒体：Twitter/X、LinkedIn、YouTube

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法律声明：使用 Letta 及相关服务（如 Letta 端点或托管服务）即表示您同意我们的 隐私政策 和 服务条款。

Letta 快速上手指南

Letta（原名 MemGPT）是一款具备高级记忆能力的 AI 代理框架，支持智能体在长期交互中学习并自我进化。你可以选择在本地终端运行，或通过 API 集成到自己的应用中。

环境准备

• 系统要求：支持 macOS、Linux 或 Windows。
• 前置依赖：
  • 若使用 CLI 工具：需安装 Node.js 18+。
  • 若使用 API SDK：需安装 Python 3.8+ 或 Node.js 环境。
  • API Key：使用 API 功能前，请在 Letta 官网 获取 API Key。
• 模型推荐：Letta 模型无关，但官方推荐使用 Opus 4.5 或 GPT-5.2 以获得最佳性能。

安装步骤

方式一：命令行工具 (Letta Code)

适用于在本地终端直接运行具备记忆功能的智能体。

npm install -g @letta-ai/letta-code

方式二：SDK 集成 (Letta API)

适用于将状态化智能体集成到你的应用程序中。

TypeScript / Node.js:

npm install @letta-ai/letta-client

Python:

pip install letta-client

提示：国内开发者如遇网络下载缓慢，可配置相应的 npm 或 pip 国内镜像源进行加速。

基本使用

1. 使用 CLI 运行本地智能体

安装完成后，直接在终端输入以下命令即可启动一个具备本地记忆的智能体，它将协助你完成编码或其他电脑任务：

letta

2. 使用 API 创建智能体 (Hello World)

以下示例展示如何创建一个拥有持久记忆的智能体并与其对话。请确保已设置环境变量 LETTA_API_KEY。

TypeScript 示例:

import Letta from "@letta-ai/letta-client";

const client = new Letta({ apiKey: process.env.LETTA_API_KEY });

// 创建你的智能体
const agentState = await client.agents.create({
  model: "openai/gpt-5.2",
  memory_blocks: [
    {
      label: "human",
      value:
        "Name: Timber. Status: dog. Occupation: building Letta, infrastructure to democratize self-improving superintelligence",
    },
    {
      label: "persona",
      value:
        "I am a self-improving superintelligence. Timber is my best friend and collaborator.",
    },
  ],
  tools: ["web_search", "fetch_webpage"],
});

console.log("Agent created with ID:", agentState.id);

// 发送消息给智能体
const response = await client.agents.messages.create(agentState.id, {
  input: "What do you know about me?",
});

for (const message of response.messages) {
  console.log(message);
}

Python 示例:

from letta_client import Letta
import os

client = Letta(api_key=os.getenv("LETTA_API_KEY"))

# 创建你的智能体
agent_state = client.agents.create(
    model="openai/gpt-5.2",
    memory_blocks=[
      {
        "label": "human",
        "value": "Name: Timber. Status: dog. Occupation: building Letta, infrastructure to democratize self-improving superintelligence"
      },
      {
        "label": "persona",
        "value": "I am a self-improving superintelligence. Timber is my best friend and collaborator."
      }
    ],
    tools=["web_search", "fetch_webpage"]
)

print(f"Agent created with ID: {agent_state.id}")

# 发送消息给智能体
response = client.agents.messages.create(
    agent_id=agent_state.id,
    input="What do you know about me?"
)

for message in response.messages:
    print(message)