Lettaとは？
Letta（旧MemGPT）は、状態を持つエージェントを作ります。毎回まっさらな状態から始めるのではなく、セッションをまたいでメモリ、アイデンティティ、会話の履歴を保つエージェントです。プロジェクトは作り直されました。letta-ai/lettaにあった元のPythonのAPIサーバー（スター約25,300）は2026年8月16日にアーカイブのブランチに移され、もうサポートされていません。活発な開発はletta-ai/letta-codeで行われています。これはTypeScriptの基盤で、ターミナルのインターフェース、セルフホストのエージェント向けのApp Server、Slack、Telegram、Discordのチャネルを備えています。
エージェントは文脈を、自分で読んで書き換えるgitベースのメモリのファイルシステムMemFSに保存します。バックグラウンドの「dreaming」のサブエージェントが、タスクの合間に最近の会話を見直してメモリを更新します。エージェントはサブエージェントを呼び出し、スケジュールで動き、複数のマシンにまたがって作業できます。モデルのキーは自分のもの（OpenAI、Anthropicなど）を持ち込むか、Letta Cloudのモデルを使います。
インストールはnpm install -g @letta-ai/letta-code、またはuvやpipxです。npmのパッケージは2026年10月29日までの30日間に約483,000回ダウンロードされ、v0.34.38は2026年11月2日に出ました。
Lettaは使う価値があるか？
Lettaはいまや、多くの開発者が採用したメモリのサーバーではなく、個人やチームのためのエージェントの基盤です。自分の文脈を自分で管理するエージェントというMemGPTの論文の発想は、より文字どおりの形で生き残っています。メモリはエージェントが編集するgitのリポジトリのファイルとして置かれるので、変更はすべてバージョン管理され、自分のGitHubのリモートに同期できます。これはほとんどのメモリの層が使う中身の見えないベクトルストアより監査しやすく、1つのコードベースや受信箱で数週間動き続けるエージェントに向いています。
最大のリスクは作り直しです。アプリケーションがAPIで呼んでいたPythonのサーバーは2026年8月16日にアーカイブされ、修正もセキュリティの更新も受けず、READMEは本番で使わないよう警告しています。かつてプロジェクトの持ち運び用の形式だったAgentFile（.af）のエクスポートとインポートは、Letta Codeから取り除かれました。旧サーバーでサービスを動かしているチームはApp ServerかTypeScriptのLetta Agent SDKへの移行を迫られており、新しいリポジトリのスター約3,800は、コミュニティのどれだけがこれまでに移ってきたかを示しています。
このペースには両面があります。GitHubには2026年8月8日から11月2日までに100のリリースが載っており、ほぼ1日1回で、修正が速い一方でインターフェースも動き続けます。未解決のissueには、メモリがエージェントごとに隔離されているため新しいエージェントがまっさらから始まる問題や、多くのターンで推論の出力が抜け落ちるクラウドのランタイムなどがあります。
費用は状態をどこに置くかで決まります。自分のキーでローカルで動かせば、Lettaにかかるのはトークン以外何もありません。初回の起動時の標準はLetta Cloudで、その料金ページは、ときどきコードを書く人で月約$100、ヘビーユーザーで$200以上と見積もっており、Proの$20を大きく上回ります。リポジトリのプライバシーポリシーは、ホスト版のサービスのリクエストと応答が、将来のモデルの学習を含むサービスの改善に使われることがあるとしているので、機密のデータを扱うチームはローカルのバックエンドを使うべきです。Mem0とGraphitiは既存のエージェントに組み込める範囲の狭いメモリの層で、Lettaは基盤全体の採用を求めます。
真価を発揮する場面
複数の顧客のコードベースを保守する個人の開発者
セッションをまたいで、各プロジェクトの慣習を覚えているアシスタントを持つ
各リポジトリでlettaを実行し、/initでプロジェクトのメモリを作り、パッケージマネージャーの選択のようなルールには/rememberを使います。メモリはMemFSにコミットされ、非公開のGitHubのリポジトリに同期できます。ChatGPTかZ.AIのコーディングのプランを接続すれば、基盤自体の費用はかかりません。
小さなエージェンシーの3人の運用チーム
共有の文脈を持つ1つのエージェントに、SlackとTelegramで日常的な質問に答えさせる
1シート$20のTeams Proなら、共有のエージェントとアクセス制御で月$60です。チャネルで同じエージェントをSlackとTelegramにつなぎ、定時のハートビートで、頼まれなくても要約を投稿させられます。
Letta V1のサーバーの上に製品を作ったバックエンドのチーム
移行するか、ほかのメモリの層に移るかを決める
アーカイブされたサーバーはセキュリティの修正を受けないので、本番でそのまま使い続ける選択肢はありません。先にメモリのブロックとアーカイブのデータをエクスポートしておけば、LettaのApp ServerとAgent SDK、Mem0、Cogneeのどれを選ぶかの余地を残せます。
導入前に確認すること
- 導入
- npm install -g @letta-ai/letta-code（またはPython 3.9以降でuv tool install letta）を実行し、プロジェクトのディレクトリでlettaを実行して、ローカルかLetta Cloudを選び、/connectでモデルのキーを接続します。
- 連携
- 自分のキーによるOpenAI、Anthropicなどのプロバイダー。ChatGPT、Kimi、Z.AIのコーディングのプラン。Slack、Telegram、Discord、カスタムのチャネル。GitHub、ClawHub、Hermesのスキル。GitHub Actionsのランナー。TypeScriptのLetta Agent SDK。
- データとプライバシー
- Apache 2.0です。ローカルのバックエンドは状態を自分のマシンの~/.lettaに保存します。Letta Cloudはメモリ、アイデンティティ、会話を保存します。リポジトリのプライバシーポリシーは、ホスト版のリクエストと応答が、モデルの学習を含むサービスの改善に使われることがあるとしています。私たちが読んだ情報源には認証は公開されていません。
- 大規模利用時のコスト
- ローカルならトークン以外は無料です。Letta Cloudでは、Letta自身のガイドがときどきのコーディングで月約$100、重い利用で$200以上としています。APIプランでは、稼働中のエージェント1つにつき月$0.10と、ツールの実行1秒あたり$0.00015が加わります。
- 制限
- クラウドのメモリのリポジトリは、Freeで5 MiB、Proで50 MiBが上限です。リモートのコンピューターとシークレットにはLetta Cloudへのサインインが必要です。ネイティブのWindowsでは自動のdreamingが標準で無効です。
良い点
- メモリはエージェントが編集するgitでバージョン管理されたファイルとして保存される
- 自分のモデルのキーを使えば、ライセンスの費用なしにローカルで動く
- タスクの合間にバックグラウンドでメモリを整理する
- 同じエージェントにCLI、ブラウザ、Slack、Telegram、Discordからアクセスできる
- Apache 2.0のライセンスと非常に頻繁なリリース
気になる点
- 元のPythonのサーバーはアーカイブされ、サポートされていない
- AgentFileのエクスポートとインポートが取り除かれた
- 初回の起動時の標準のバックエンドがLetta Cloud
- プライバシーポリシー上、ホスト版のサービスのデータが学習に使われることがある
- ほぼ毎日のリリースで、インターフェースが動き続ける
おすすめの人
中身を確かめられ、バージョン管理されたメモリを持つ、長く動く個人やチームのエージェントを求め、基盤全体を採用することをいとわない開発者。
Lettaの代替
Letta：よくある質問
- Lettaは使う価値があるか？
- エージェントのメモリについて最もよく考えられた発想を持っているのはいまもLettaです。しかし製品を途中で作り直したことで、以前からの利用者は移行を迫られ、新しく来た人は速く動く的を追うことになりました。 評価は5点満点中3.7点です。
- Lettaの料金は？
- Apache 2.0で、自分のモデルのキーを使えばローカルで無料で動かせます。Letta Cloudは、Free（エージェント3つ、メモリのリポジトリあたり5 MiB）、Proは月$20（エージェント20、50 MiB、モデルの利用枠）、APIプランは月$20に、稼働中のエージェント1つにつき月$0.10と、ツールの実行1秒あたり$0.00015が加わり、トークンは別料金です。Teams Proは1シート月$20、Enterpriseは個別見積もりです。
- Lettaの欠点は？
- 元のPythonのサーバーはアーカイブされ、サポートされていない; AgentFileのエクスポートとインポートが取り除かれた; 初回の起動時の標準のバックエンドがLetta Cloud; プライバシーポリシー上、ホスト版のサービスのデータが学習に使われることがある; ほぼ毎日のリリースで、インターフェースが動き続ける.
- Lettaは誰に向いているか？
- 中身を確かめられ、バージョン管理されたメモリを持つ、長く動く個人やチームのエージェントを求め、基盤全体を採用することをいとわない開発者。
- チームや本番環境でLettaを使うと費用はいくらか？
- ローカルならトークン以外は無料です。Letta Cloudでは、Letta自身のガイドがときどきのコーディングで月約$100、重い利用で$200以上としています。APIプランでは、稼働中のエージェント1つにつき月$0.10と、ツールの実行1秒あたり$0.00015が加わります。
- Lettaは企業データを扱っても安全か？
- Apache 2.0です。ローカルのバックエンドは状態を自分のマシンの~/.lettaに保存します。Letta Cloudはメモリ、アイデンティティ、会話を保存します。リポジトリのプライバシーポリシーは、ホスト版のリクエストと応答が、モデルの学習を含むサービスの改善に 使われることがあるとしています。私たちが読んだ情報源には認証は公開されていません。
- Lettaの代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はMem0, Graphiti, Cognee 、 LangGraphです。
回答確認日：2026年11月2日