letta
무엇인가
Letta는 LLM 에이전트의 상태를 단일 대화 세션 밖으로 분리해 보관하는 플랫폼이다. 원래 이름은 MemGPT이며, 컨텍스트 윈도우 크기에 묶여 있던 에이전트 기억을 별도 계층으로 옮기는 문제를 다룬다. 에이전트는 대화가 끝난 뒤에도 기억과 정체성을 유지하고, 시간이 지나면서 스스로 개선된다.
어떻게 동작하나
구성 요소는 에이전트 하네스, 대화형 터미널 UI, App Server, 채널, 런타임으로 나뉜다. 현재 소스는 letta-ai/letta-code 저장소에 있고, 데스크톱 앱과 웹 앱이 같은 런타임을 공유한다. 채널 계층은 Slack, Telegram, Discord와 사용자 정의 채널을 통해 에이전트에 메시지를 전달한다. Letta Cloud는 기억·정체성·대화를 여러 컴퓨터에서 이어 쓸 수 있게 보관한다.
무엇과 다른가
무상태 LLM 호출이나 프레임워크 내부에 직접 구현한 메모리와 달리, 기억을 서버 측 계층으로 분리한다. 클라이언트가 터미널에서 브라우저나 모바일로 바뀌어도 동일한 에이전트 상태에 접속한다. 이전 Letta V1 API 서버는 archive 브랜치로 은퇴했고, 기존 태그와 릴리스는 재현 목적으로만 남아 있다.
어떻게 쓰나
npm으로 설치한 뒤 대화형 터미널 UI를 실행하거나, 로컬·자체 호스팅 에이전트용 App Server를 띄운다. TypeScript 애플리케이션에는 Letta Agent SDK를 붙인다. 데스크톱 앱(macOS·Windows·Linux), 브라우저의 chat.letta.com, Slack·Telegram·Discord 채널도 같은 에이전트에 연결된다.
전제와 한계
설치·개발·배포 절차는 공식 문서를 따른다. 활성 프로젝트는 letta-code 저장소를 기준으로 삼아야 하며, archive 브랜치의 V1 API 서버는 더 이상 개발되지 않는다. 데스크톱·웹·모바일 클라이언트는 App Server 또는 Letta Cloud를 통해 에이전트에 접속한다.
관련 논문 5
유사 도구
- supermemory대화에서 사실을 추출해 사용자 프로필과 컨텍스트를 유지하는 AI 메모리 엔진이다. 단일 API, MCP 서버, 로컬 단일 바이너리 실행을 함께 제공한다.
- mem0AI 에이전트에 장기 기억 계층을 붙이는 Python 라이브러리이자 CLI다. 단일 패스 추출과 다중 신호 검색으로 대화 맥락을 축적한다.
- byterover-cli프로젝트 지식을 컨텍스트 트리로 큐레이션해 AI 코딩 에이전트에 영구 기억으로 붙이는 TypeScript CLI다. git식 버전 관리와 클라우드 동기화를 쓴다.
- ouroboros자기 구현을 스스로 고쳐 쓰는 범용 AI 에이전트다. 데스크톱 앱과 헤드리스 CLI로 실행되며 기억과 정체성을 재시작 후에도 유지한다.
- memU에이전트 세션 기록에서 재사용 가능한 스킬 Markdown을 자동 추출하고, 답변 전 관련 기억을 검색하도록 호스트 지시 파일에 상시 규칙을 심는 메모리 스킬 묶음이다.
- jcodeRust로 작성된 터미널 코딩 에이전트 하네스다. 세션당 메모리 사용량을 수십 MB로 줄이고, 턴마다 임베딩으로 기억 그래프를 검색한다.