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Test Package Installation / test-install (3.13) (push) Has been cancelled
🌿 Publish Docs / run (push) Has been cancelled
Sync Code / notify (push) Has been cancelled
Run Docker integration tests / test (push) Has been cancelled
Test Package Installation / test-install (3.11) (push) Has been cancelled
Test Package Installation / test-install (3.12) (push) Has been cancelled
Notify Submodule Repos / notify (push) Has been cancelled
docs: make Chinese README the default
2026-07-13 10:35:04 +00:00

Note

本文档由 WeHub 基于上游 README 翻译整理,属于社区翻译,非官方中文文档。
English · 原始项目 · 上游 README
原作者、版权与许可证归属以原始项目及本仓库 LICENSE 文件为准。

Letta(原 MemGPT

构建具备高级记忆、可随时间学习与自我改进能力的 AI。

  • Letta Agent: 在终端本地运行智能体,或通过桌面应用,或通过 Slack 等渠道
  • Letta Agent SDK: 将智能体构建到你的应用中

Note

本仓库包含旧版 Letta 服务器(Letta V1 API 与 SDK 背后的 API 服务器)。活跃开发已迁移至 Letta Agent 仓库,,自托管 API 服务器现通过 App Server. 完成。详见 AGENTS.md

在 CLI 中入门

需要 Node.js 22.19+

  1. 安装 Letta Code CLI 工具:npm install -g @letta-ai/letta-code
  2. 在终端运行 letta,以在本地计算机上启动具备记忆能力的智能体

运行 CLI 工具时,你的智能体可协助你编写代码,并执行你在计算机上能做的任何任务。

Letta Code 支持 skillssubagents,,并内置预置的 skills/subagents,用于高级记忆与持续学习。Letta 完全模型无关(model-agnostic),但我们建议使用最新的 Anthropic、OpenAI 与 zAI 模型以获得最佳性能(排名见 模型排行榜)。

使用 Letta Agent SDK 入门

使用 Letta Agent SDK(TypeScript)将具备状态的智能体构建到你自己的应用中。 SDK 可在 Constellation(Letta 的智能体云)上运行智能体,也可在你机器上完全本地运行,或对接自托管的 App Server.

安装

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

Hello World 示例

下面是一个快速示例:创建具备状态的智能体并与之流式对话(需要 Letta API key). 完整文档请参阅 快速入门指南

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);
}

若要在完全本地运行同一智能体(SDK 会在你的机器上以子进程方式启动 Letta Code),请更换客户端:

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

Letta V1 SDK

上一代 V1 SDKTypeScript 使用 @letta-ai/letta-client,Python 使用 letta-client)直接面向 Letta API,仍可使用(参见 客户端 SDK).)。新项目我们建议使用 Agent SDK。

贡献

Letta 是由全球百余位贡献者共同构建的开源项目。参与 Letta 开源项目的方式有很多!


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