Letta — платформа ИИ-агентов с постоянной памятью. Её задача — сохранять полезный контекст между разговорами, чтобы помощнику не приходилось заново объяснять каждый проект. Агент может использовать инструменты, выполнять задания по расписанию и работать в выбранном окружении: локально или в облаке.

Такой подход интересен для длительных задач: ведения проекта, работы с документами, подготовки материалов и повторяющихся поручений. Например, помощник может учитывать принятые правила оформления, историю решений и текущие приоритеты. При этом память нуждается в управлении: устаревшее предпочтение или неверно сохранённый факт способны повлиять на дальнейшие ответы.

Что отличает агента с памятью

В Letta Agent можно настраивать роль, инструменты и навыки помощника. Разработчик также описывает рабочие каналы, включая Slack, Discord и Telegram, и запуск задач по времени. Это способы взаимодействия с настроенным агентом; доступ к каждому внешнему сервису необходимо подключить отдельно.

Память здесь является частью работы агента, а не просто длинным открытым диалогом. Полезно явно различать постоянные сведения, например стиль бренда, и временные условия, например срок текущей кампании. Иначе завершённая задача может продолжать влиять на новые поручения.

Сценарий: помощник редактора на длительном проекте

Для первого знакомства можно настроить агента, который помогает готовить еженедельную подборку материалов. Дайте ему правила отбора, структуру выпуска и проверенные сведения о проекте. Первое поручение ограничьте планом и списком вопросов; добавляйте инструменты поиска и работы с файлами по мере необходимости.

Постоянный контекст: аудитория, принятый тон, формат ссылок и ограничения по объёму.
Текущая задача: тема выпуска, дедлайн и список исходных материалов.
Результат: черновая структура, ссылки на основания и нерешённые вопросы.
Проверка памяти: попросите объяснить, какие правила агент использовал и что предлагает сохранить на будущее.

Пример поручения: «Помоги подготовить следующий выпуск обзора. Учитывай правила проекта, но сначала перечисли их, чтобы я мог исправить устаревшие. Предложи пять тем на основе приложенных материалов. Не публикуй результат и не добавляй неподтверждённые факты».

Как начать пользоваться Letta

Откройте официальный сайт и выберите подходящий вариант: приложение, облачную работу или инструменты для разработчика.
Подключите поддерживаемую модель через предложенный способ авторизации или собственный API-ключ.
Создайте одного агента и задайте конкретную роль. Начните с небольшого набора сведений о проекте.
Дайте короткое поручение и проверьте ответ. Затем продолжите в новой сессии и убедитесь, что нужный контекст используется правильно.
После этого подключайте необходимые инструменты, рабочие каналы и расписания.

Если помощник работает по расписанию, заранее определите результат каждого запуска: обновить черновик, подготовить сводку или сообщить об изменении. Поручение без ясного критерия завершения труднее контролировать и оценивать по затратам.

Открытый код, облако и стоимость

Letta предоставляет открытую агентную оболочку и варианты самостоятельного запуска. Облачные и командные функции относятся к отдельным планам. В официальных тарифах есть Free, персональный Pro, командные и разработческие варианты.

Бесплатный старт может использовать ваши API-ключи или поддерживаемую внешнюю подписку. Расход в таком случае относится к подключённому провайдеру. В API-плане отдельно учитываются ресурсы выполнения и запросы к моделям. Поэтому «бесплатный агент» не следует понимать как неограниченные бесплатные обращения к любой нейросети.

Частые вопросы

Letta и MemGPT связаны?

Да, Letta выросла из проекта MemGPT. Сейчас стоит ориентироваться на документацию Letta Agent: старые инструкции по прежнему серверу могут не соответствовать актуальному запуску.

Память гарантирует, что агент ничего не забудет?

Нет. Проверяйте, какие факты сохранены и применены. Важные решения лучше хранить также в явном документе, который можно просмотреть и исправить.

Можно ли использовать Letta через API?

Да, предусмотрен разработческий доступ. Его оплата и способ авторизации отличаются от обычной персональной работы в приложении.

Что выбрать для вопросов по своим документам?

Если главный сценарий — работа с базой знаний, сравните подход с AnythingLLM. Letta стоит оценивать прежде всего там, где важны длительный контекст и повторяющиеся задачи одного агента.