Qu’est-ce que Letta ?
Letta, anciennement MemGPT, construit des agents à état : des agents qui conservent mémoire, identité et historique de conversation d'une session à l'autre au lieu de repartir de zéro à chaque fois. Le projet a été reconstruit. Le serveur d'API Python d'origine dans letta-ai/letta (environ 25 300 étoiles) a été déplacé vers une branche d'archive le 16 août 2026 et n'est plus pris en charge ; le développement actif se fait dans letta-ai/letta-code, un harnais en TypeScript avec une interface en terminal, un App Server pour les agents auto-hébergés et des canaux pour Slack, Telegram et Discord.
Les agents stockent leur contexte dans MemFS, un système de fichiers de mémoire adossé à git qu'ils lisent et réécrivent. Des sous-agents de « rêve » en arrière-plan passent en revue les conversations récentes et mettent à jour la mémoire entre les tâches, et les agents peuvent appeler des sous-agents, s'exécuter selon un calendrier et travailler sur plusieurs machines. Vous apportez vos propres clés de modèles (OpenAI, Anthropic et d'autres) ou utilisez les modèles de Letta Cloud.
L'installation se fait avec npm install -g @letta-ai/letta-code, ou avec uv et pipx. Le paquet npm a enregistré environ 483 000 téléchargements sur les 30 jours précédant le 29 octobre 2026, et la v0.34.38 est sortie le 2 novembre 2026.
Letta vaut-il le coup ?
Letta est désormais un harnais d'agents personnel et d'équipe plutôt que le serveur de mémoire adopté par beaucoup de développeurs. L'idée de l'article MemGPT, un agent qui gère son propre contexte, survit sous une forme plus littérale : la mémoire existe sous forme de fichiers dans un dépôt git que l'agent modifie, si bien que chaque changement est versionné et peut être synchronisé vers votre propre remote GitHub. C'est plus facile à auditer que les bases vectorielles opaques qu'utilisent la plupart des couches de mémoire, et cela convient aux agents qui travaillent des semaines sur une même base de code ou une même boîte de réception.
La reconstruction est le principal risque. Le serveur Python que les applications appelaient via une API a été archivé le 16 août 2026, ne reçoit ni correctifs ni mises à jour de sécurité, et le README déconseille de l'utiliser en production. L'export et l'import AgentFile (.af), autrefois le format de portabilité du projet, ont été retirés de Letta Code. Les équipes dont un service repose sur l'ancien serveur doivent migrer vers l'App Server ou le Letta Agent SDK en TypeScript, et les étoiles du nouveau dépôt, environ 3 800, montrent quelle part de la communauté a suivi pour l'instant.
Le rythme a deux faces. GitHub recense 100 versions entre le 8 août et le 2 novembre 2026, presque une par jour, ce qui signifie des correctifs rapides et une interface qui bouge. Parmi les issues ouvertes figurent une mémoire isolée par agent, si bien que les nouveaux agents démarrent vides, et un runtime cloud qui perd la sortie de raisonnement sur de nombreux tours.
Les coûts dépendent de l'endroit où vit l'état. En local avec vos propres clés, Letta ne coûte rien au-delà des tokens. Letta Cloud est le choix par défaut au premier lancement ; sa page de tarifs estime les développeurs occasionnels à environ 100 $ par mois et les gros utilisateurs à 200 $ ou plus, bien au-dessus des 20 $ de Pro. La politique de confidentialité du dépôt indique que les requêtes et réponses du service hébergé peuvent servir à améliorer les services, y compris à entraîner de futurs modèles, si bien que les équipes qui ont des données sensibles devraient utiliser le backend local. Mem0 et Graphiti sont des couches de mémoire plus étroites qui s'insèrent dans un agent existant ; Letta vous demande d'adopter tout son harnais.
Là où il fait la différence
Un développeur indépendant qui maintient plusieurs bases de code de clients
Garder un assistant qui se souvient des conventions de chaque projet d'une session à l'autre
Lancez letta dans chaque dépôt, utilisez /init pour construire la mémoire du projet et /remember pour des règles comme le choix du gestionnaire de paquets ; la mémoire est commitée dans MemFS et peut être synchronisée vers un dépôt GitHub privé. Avec une offre de code ChatGPT ou Z.AI connectée, le harnais lui-même ne coûte rien.
Une équipe d'exploitation de trois personnes dans une petite agence
Faire répondre un seul agent aux questions courantes dans Slack et Telegram avec un contexte partagé
Teams Pro à 20 $ par licence revient à 60 $ par mois pour des agents partagés et des contrôles d'accès ; les canaux relient le même agent à Slack et Telegram, et des heartbeats planifiés lui permettent de publier des résumés sans qu'on le lui demande.
Une équipe backend dont le produit repose sur le serveur Letta V1
Décider de migrer ou de passer à une autre couche de mémoire
Le serveur archivé ne reçoit aucun correctif de sécurité, rester tel quel n'est donc pas une option en production. Exporter d'abord les blocs de mémoire et les données d'archive garde le choix ouvert entre l'App Server et l'Agent SDK de Letta, Mem0 ou Cognee.
Avant de vous engager
- Mise en route
- npm install -g @letta-ai/letta-code (ou uv tool install letta, Python 3.9+), lancez letta dans un répertoire de projet, choisissez le mode local ou Letta Cloud, et connectez vos clés de modèles avec /connect.
- Intégrations
- OpenAI, Anthropic et d'autres fournisseurs via vos propres clés ; offres de code ChatGPT, Kimi et Z.AI ; Slack, Telegram, Discord et canaux personnalisés ; skills depuis GitHub, ClawHub et Hermes ; un runner GitHub Actions ; le Letta Agent SDK en TypeScript.
- Données et confidentialité
- Apache 2.0. Le backend local conserve l'état sous ~/.letta sur votre machine. Letta Cloud stocke la mémoire, l'identité et les conversations ; la politique de confidentialité du dépôt indique que les requêtes et réponses hébergées peuvent servir à améliorer les services, y compris à entraîner des modèles. Aucune certification n'est publiée dans les sources que nous avons lues.
- Coût à grande échelle
- Gratuit en local hormis les tokens. Sur Letta Cloud, le propre guide de Letta situe le développement occasionnel à environ 100 $ par mois et l'usage intensif à 200 $ ou plus ; l'offre API ajoute 0,10 $ par agent actif et par mois et 0,00015 $ par seconde d'exécution d'outils.
- Limites
- Les dépôts de mémoire cloud sont plafonnés à 5 MiB sur Free et 50 MiB sur Pro ; les ordinateurs distants et les secrets exigent une connexion à Letta Cloud ; le rêve automatique est désactivé par défaut sous Windows natif.
Les points forts
- Mémoire stockée sous forme de fichiers versionnés dans git que l'agent modifie
- Tourne en local avec vos propres clés de modèles sans coût de licence
- Consolidation de la mémoire en arrière-plan entre les tâches
- Le même agent est joignable depuis la CLI, le navigateur, Slack, Telegram et Discord
- Licence Apache 2.0 et versions très fréquentes
Les points faibles
- Le serveur Python d'origine est archivé et n'est plus pris en charge
- Export et import AgentFile supprimés
- Letta Cloud est le backend par défaut au premier lancement
- Les données du service hébergé peuvent servir à l'entraînement selon la politique de confidentialité
- Des versions presque quotidiennes signifient une interface qui bouge
Idéal pour
Les développeurs qui veulent des agents personnels ou d'équipe de longue durée avec une mémoire inspectable et versionnée, et qui sont prêts à adopter un harnais complet.
Alternatives à Letta
Letta : questions fréquentes
- Letta vaut-il le coup ?
- Letta a toujours les idées les plus réfléchies sur la mémoire des agents, mais reconstruire le produit en plein vol a laissé ses premiers utilisateurs face à une migration et les nouveaux venus face à une cible mouvante. Nous lui donnons 3.7 sur 5.
- Combien coûte Letta ?
- Apache 2.0, gratuit en local avec vos propres clés de modèles. Letta Cloud : Free (3 agents, 5 MiB par dépôt de mémoire) ; Pro à 20 $/mois (20 agents, 50 MiB, quota de modèles) ; offre API à 20 $/mois plus 0,10 $ par agent actif et par mois et 0,00015 $ par seconde d'exécution d'outils, tokens en sus ; Teams Pro à 20 $/licence/mois ; Enterprise sur mesure.
- Quels sont les inconvénients de Letta ?
- Le serveur Python d'origine est archivé et n'est plus pris en charge; export et import AgentFile supprimés; letta Cloud est le backend par défaut au premier lancement; les données du service hébergé peuvent servir à l'entraînement selon la politique de confidentialité; des versions presque quotidiennes signifient une interface qui bouge.
- À qui s’adresse Letta ?
- Les développeurs qui veulent des agents personnels ou d'équipe de longue durée avec une mémoire inspectable et versionnée, et qui sont prêts à adopter un harnais complet.
- Combien coûte Letta pour une équipe ou en production ?
- Gratuit en local hormis les tokens. Sur Letta Cloud, le propre guide de Letta situe le développement occasionnel à environ 100 $ par mois et l'usage intensif à 200 $ ou plus ; l'offre API ajoute 0,10 $ par agent actif et par mois et 0,00015 $ par seconde d'exécution d'outils.
- Letta est-il sûr pour les données de l’entreprise ?
- Apache 2.0. Le backend local conserve l'état sous ~/.letta sur votre machine. Letta Cloud stocke la mémoire, l'identité et les conversations ; la politique de confidentialité du dépôt indique que les requêtes et réponses hébergées peuvent servir à améliorer les services, y compris à entraîner des modèles. Aucune certification n'est publiée dans les sources que nous avons lues.
- Quelles sont les meilleures alternatives à Letta ?
- Les alternatives les plus proches que nous avons testées sont Mem0, Graphiti, Cognee et LangGraph.
Réponses vérifiées le 2 nov. 2026.