// agents · letta-ai/letta

letta

letta — проект с открытым исходным кодом из категории «ИИ-агенты» от letta-ai (letta-ai/letta на GitHub). У него 25 073 звезды на GitHub и 2 643 форка, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 10 сентября 2026.

Stateful AI agents with memory that learns and improves.

★ 25,1 тыс. звёзд⑂ 2,6 тыс. форковApache-2.0обновлено сент. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
letta-ai/letta
Звёзды GitHub
25 073
Форки
2 643
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
10 сентября 2026
Категория
ИИ-агенты
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Pick a first task

    Choose one real workload to test the project against.

  2. Download the project

    Clone it locally and read through the getting-started guide.

  3. Wire up dependencies

    Install the stack it needs and set any environment variables.

  4. Run and verify

    Execute the starter example and check results before going further.

// возможности

Почему его любят

Stateful agents

Agents that persist state across sessions.

Advanced memory

Memory systems designed for long-term learning.

Self-improvement

Agents that refine behavior over time.

Platform approach

More than a library — a full agent platform.

Apache-2.0

Permissive licensing.

Strong traction

25k+ stars and an active community.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Step 1 — Install the package

    Install Letta from PyPI.

    pip install letta
  2. Step 2 — Configure

    Add your model provider keys per the docs.

    # see docs for server vs. local setup
  3. Step 3 — Run an agent

    Follow the quickstart to launch your first stateful agent.

    # see README for the exact CLI commands
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains Letta?

It is maintained by the letta-ai organization at letta-ai/letta, with 2,643 forks. The docs site tracks current development.

Is Letta free to use?

Yes. It is released under the Apache-2.0 license, which permits commercial use, modification, and redistribution. Read the LICENSE file for the exact terms.

Do I need a paid API to use it?

You need model API access; check the docs for managed versus self-hosted options.

How does it compare to other agent platforms?

Compare memory models and statefulness — persistent, learning memory is Letta's core pitch.

How do I get started?

Read the docs, install the package, and follow the quickstart to run your first agent.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

ИИ-агенты

hindsight

Agent memory that learns — so your agents get smarter over time.

★ 47,0 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

honcho

Honcho — Plastic Labs' memory library for stateful agents that learn about their users over time.

★ 7,5 тыс. звёздAGPL-3.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

ReMe

A memory management kit for agents — remember me, refine me.

★ 3,6 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

langmem

LangMem: long-term memory primitives for LangGraph agents that learn and adapt from conversations.

★ 1,7 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

memvid

A serverless, single-file memory layer for AI agents - replace complex RAG pipelines

★ 16,6 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

zep

Examples and integrations for Zep — the memory layer for AI agents.

★ 5,0 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: ИИ-агенты

Другие проекты из категории «ИИ-агенты» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если letta вам не подходит.

// ещё в категории agents

Больше проектов: ИИ-агенты

Соседние проекты из категории «ИИ-агенты» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к letta — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить letta

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.