時間とともに学習し自己改善できる高度なメモリを備えた AI を構築します。
- Letta Code: ターミナルでエージェントをローカルで実行します
- Letta API: アプリケーションにエージェントを組み込みます
Node.js 18+ が必要です
- Letta Code CLI ツールをインストールします:
npm install -g @letta-ai/letta-code - ターミナルで
lettaを実行して、ローカルコンピューター上で実行されているメモリ付きエージェントを起動します
CLI ツールを実行する場合、エージェントはコードの作成やコンピューター上で実行できるあらゆるタスクをお手伝いします。
Letta Code はスキルとサブエージェントをサポートし、高度なメモリと継続的な学習のための事前構築されたスキル/サブエージェントをバンドルしています。Letta は完全にモデル非依存ですが、最高のパフォーマンスのために Opus 4.5 と GPT-5.2 をお勧めします（ランキングについてはモデルリーダーボードをご覧ください）。
Letta API を使用して、ステートフルエージェントを独自のアプリケーションに統合します。 Letta には全機能搭載のエージェント API と Python および Typescript SDK があります（API リファレンスをご覧ください）。
TypeScript / Node.js:
npm install @letta-ai/letta-clientPython:
pip install letta-client以下は、ステートフルエージェントを作成し、メッセージを送信する簡単な例です（Letta API キーが必要です）。詳細については、クイックスタートガイドを参照してください。
TypeScript：
import Letta from "@letta-ai/letta-client";
const client = new Letta({ apiKey: process.env.LETTA_API_KEY });
// Create your agent
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);
// Send your agent a message
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：
from letta_client import Letta
import os
client = Letta(api_key=os.getenv("LETTA_API_KEY"))
# Create your agent
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}")
# Send your agent a message
response = client.agents.messages.create(
agent_id=agent_state.id,
input="What do you know about me?"
)
for message in response.messages:
print(message)Letta はロード中の 100 人以上のコントリビューターによって構築されたオープンソースプロジェクトです。Letta OSS プロジェクトに参加する多くの方法があります！
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