Letta 框架：LLM 服务的记忆层方案

使用先进的内存构建 AI，它可以学习并随时间自我改进。

Letta Agent：在终端本地运行 agent，通过桌面应用，或通过 Slack 等渠道运行

Letta Agent SDK：将 agent 构建到你的应用中

本仓库包含历史版本的 Letta server（Letta V1 API 和 SDK 背后的 API 服务器）。活跃开发已迁移到 Letta Agent 仓库，现在自托管 API 服务器通过 App Server 进行。详见 AGENTS.md。

CLI 入门

需要 Node.js 22.19+

安装 Letta Code CLI 工具：npm install -g @letta-ai/letta-code

在终端运行 letta 以启动在本地计算机上运行的具有内存的 agent

运行 CLI 工具时，你的 agent 可以帮助你编码和完成你在计算机上可以做的任何任务。

Letta Code 支持 skills 和 subagents，并捆绑了预构建的 skills/subagents 用于高级内存和持续学习。Letta 是完全模型无关的，尽管我们推荐最新的 Anthropic、OpenAI 和 zAI 模型以获得最佳性能（查看我们的模型排行榜了解我们的排名）。

Letta Agent SDK 入门

使用 Letta Agent SDK（TypeScript）将有状态的 agent 构建到你的应用中。SDK 可以在 Constellation（Letta 的 agent 云）、你的机器上完全本地运行，或针对自托管的 App Server 运行。

npm install @letta-ai/letta-agent-sdk

下面是创建有状态 agent 并与其流式传输对话的快速示例（需要 Letta API 密钥）。查看完整快速入门指南以获取完整文档。

import { LettaAgentClient } from "@letta-ai/letta-agent-sdk";

const client = new LettaAgentClient({
  backend: "cloud",
  apiKey: process.env.LETTA_API_KEY,
});

// Create your agent
const agentId = await client.createAgent({
  model: "anthropic/claude-opus-4-8",
  human:
    "Name: Timber. Status: dog. Occupation: building Letta, infrastructure to democratize self-improving superintelligence",
  persona:
    "I am a self-improving superintelligence. Timber is my best friend and collaborator.",
});

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

// Send your agent a message and stream the response
await using session = client.resumeSession(agentId);

await session.send("What do you know about me?");
for await (const message of session.stream()) {
  if (message.type === "assistant") console.log(message.content);
}

要完全本地运行相同的 agent（SDK 在你的机器上作为子进程启动 Letta Code），替换客户端：

const client = new LettaAgentClient({ backend: "local" });

前一代 V1 SDK（TypeScript 的 @letta-ai/letta-client，Python 的 letta-client）直接针对 Letta API，仍然可用（见客户端 SDK）。我们建议新项目使用 Agent SDK。

Letta 是一个开源项目，由来自世界各地的一百多个贡献者构建。有许多方式可以参与 Letta OSS 项目！

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