Letta의 개요
MemGPT의 새 이름인 Letta는 상태 있는 에이전트를 만듭니다. 매번 빈 상태로 시작하는 대신 세션을 넘어 메모리, 정체성, 대화 기록을 유지하는 에이전트입니다. 프로젝트는 새로 만들어졌습니다. letta-ai/letta(스타 약 25,300개)에 있던 원래의 Python API 서버는 2026년 8월 16일 아카이브 브랜치로 옮겨졌고 더 이상 지원되지 않습니다. 활발한 개발은 letta-ai/letta-code에서 이뤄지며, 이는 터미널 인터페이스, 자체 호스팅 에이전트용 App Server, Slack, Telegram, Discord 채널을 갖춘 TypeScript 하네스입니다.
에이전트는 자신의 컨텍스트를 MemFS에 저장합니다. MemFS는 에이전트가 읽고 다시 쓰는 git 기반 메모리 파일 시스템입니다. 백그라운드의 "dreaming" 하위 에이전트가 최근 대화를 검토하고 작업 사이사이에 메모리를 갱신하며, 에이전트는 하위 에이전트를 호출하고, 일정에 따라 실행되고, 여러 머신에 걸쳐 일할 수 있습니다. 모델 키(OpenAI, Anthropic 등)를 직접 가져오거나 Letta Cloud의 모델을 씁니다.
설치는 npm install -g @letta-ai/letta-code 또는 uv와 pipx로 합니다. npm 패키지는 2026년 10월 29일까지 30일 동안 약 483,000회 다운로드됐고, v0.34.38이 2026년 11월 2일에 나왔습니다.
Letta, 쓸 만한 가치가 있습니까?
Letta는 이제 많은 개발자가 채택했던 메모리 서버라기보다 개인 및 팀용 에이전트 하네스입니다. 에이전트가 자신의 컨텍스트를 관리한다는 MemGPT 논문의 아이디어는 더 문자 그대로의 형태로 살아남았습니다. 메모리는 에이전트가 편집하는 git 저장소의 파일로 존재하므로 모든 변경이 버전 관리되고 자신의 GitHub 원격 저장소와 동기화할 수 있습니다. 대부분의 메모리 계층이 쓰는 불투명한 벡터 저장소보다 감사하기 쉽고, 하나의 코드베이스나 받은편지함에서 몇 주씩 도는 에이전트에 잘 맞습니다.
가장 큰 위험은 재구축입니다. 애플리케이션이 API로 호출하던 Python 서버는 2026년 8월 16일에 보관 처리됐고, 수정이나 보안 업데이트를 받지 않으며, README는 프로덕션에서 쓰지 말라고 경고합니다. 한때 프로젝트의 이식성 포맷이던 AgentFile(.af) 내보내기와 가져오기는 Letta Code에서 제거됐습니다. 예전 서버 위에 서비스를 둔 팀은 App Server나 TypeScript Letta Agent SDK로 마이그레이션해야 하며, 새 저장소의 스타 약 3,800개는 지금까지 커뮤니티가 얼마나 옮겨 왔는지를 보여 줍니다.
속도는 양날의 칼입니다. GitHub에는 2026년 8월 8일부터 11월 2일 사이에 릴리스 100개가 올라 있어 거의 하루에 하나꼴입니다. 빠른 수정이자 계속 움직이는 인터페이스라는 뜻입니다. 열린 이슈에는 메모리가 에이전트별로 격리돼 새 에이전트가 빈 상태로 시작하는 문제와, 클라우드 런타임이 많은 턴에서 추론 출력을 누락하는 문제가 있습니다.
비용은 상태가 어디에 있느냐에 달려 있습니다. 자신의 키로 로컬에서 실행하면 Letta 자체는 토큰 외에 비용이 없습니다. 첫 실행 시 기본값은 Letta Cloud이며, 가격 페이지는 가볍게 코딩하는 사용자를 월 약 $100, 파워 유저를 $200 이상으로 추산합니다. Pro의 $20를 훨씬 넘는 금액입니다. 저장소의 개인정보 처리방침은 호스팅 서비스의 요청과 응답이 향후 모델 학습을 포함한 서비스 개선에 쓰일 수 있다고 하므로, 민감한 데이터를 다루는 팀은 로컬 백엔드를 실행해야 합니다. Mem0와 Graphiti는 기존 에이전트에 끼워 넣는 더 좁은 메모리 계층입니다. Letta는 하네스 전체를 채택하라고 요구합니다.
제 역할을 하는 곳
여러 고객사 코드베이스를 유지보수하는 1인 개발자
세션 사이에 프로젝트마다의 관례를 기억하는 도우미 두기
각 저장소에서 letta를 실행하고, /init으로 프로젝트 메모리를 만들고, 패키지 매니저 선택 같은 규칙은 /remember로 남깁니다. 메모리는 MemFS에 커밋되며 비공개 GitHub 저장소와 동기화할 수 있습니다. ChatGPT나 Z.AI 코딩 요금제를 연결하면 하네스 자체는 비용이 들지 않습니다.
소규모 에이전시의 3인 운영팀
공유 컨텍스트를 가진 에이전트 하나가 Slack과 Telegram에서 일상적인 질문에 답하게 하기
좌석당 $20인 Teams Pro는 공유 에이전트와 접근 제어를 포함해 월 $60입니다. 채널로 같은 에이전트를 Slack과 Telegram에 연결하고, 예약된 heartbeat로 요청 없이도 요약을 올리게 합니다.
Letta V1 서버 위에 제품을 만든 백엔드 팀
마이그레 이션할지 다른 메모리 계층으로 옮길지 결정하기
보관 처리된 서버는 보안 수정을 받지 않으므로 프로덕션에서 그대로 두는 것은 선택지가 아닙니다. 먼저 메모리 블록과 보관 데이터를 내보내 두면 Letta의 App Server와 Agent SDK, Mem0, Cognee 사이에서 선택의 여지를 남길 수 있습니다.
도입 전 확인할 점
- 설정
- npm install -g @letta-ai/letta-code(또는 uv tool install letta, Python 3.9 이상)를 실행하고, 프로젝트 디렉터리에서 letta를 실행한 뒤 로컬 또는 Letta Cloud를 고르고 /connect로 모델 키를 연결합니다.
- 연동
- 자신의 키를 통한 OpenAI, Anthropic 등 제공업체. ChatGPT, Kimi, Z.AI 코딩 요금제. Slack, Telegram, Discord, 사용자 정의 채널. GitHub, ClawHub, Hermes의 스킬. GitHub Actions 러너. TypeScript Letta Agent SDK.
- 데이터와 개인정보
- Apache 2.0. 로컬 백엔드는 상태를 자신의 머신의 ~/.letta 아래에 둡니다. Letta Cloud는 메모리, 정체성, 대화를 저장하며, 저장소의 개인정보 처리방침은 호스팅 요청과 응답이 모델 학습을 포함한 서비스 개선에 쓰일 수 있다고 말합니다. 저희가 읽은 자료에는 공개된 인증이 없습니다.
- 대규모 사용 시 비용
- 로컬에서는 토큰 외에 무료입니다. Letta Cloud에서는 Letta 자체 안내서가 가벼운 코딩을 월 약 $100, 많은 사용을 $200 이상으로 잡습니다. API 요금제는 활성 에이전트당 월 $0.10과 도구 실행 초당 $0.00015를 더합니다.
- 제한
- 클라우드 메모리 저장소는 Free에서 5 MiB, Pro에서 50 MiB로 제한됩니다. 원격 컴퓨터와 시크릿에는 Letta Cloud 로그인이 필요합니다. 네이티브 Windows에서는 자동 dreaming이 기본적으로 꺼져 있습니다.
좋은 점
- 에이전트가 편집하는 git 버전 관리 파일로 메모리 저장
- 자신의 모델 키로 라이선스 비용 없이 로컬 실행
- 작업 사이의 백그라운드 메모리 정리
- CLI, 브라우저, Slack, Telegram, Discord에서 같은 에이전트에 접근
- Apache 2.0 라이선스와 매우 잦은 릴리스
아쉬운 점
- 원래의 Python 서버는 보관 처리됐고 지원되지 않음
- AgentFile 내보내기와 가져오기 제거
- 첫 실행 시 기본 백엔드가 Letta Cloud
- 개인정보 처리방침상 호스팅 서비스 데이터가 학습에 쓰일 수 있음
- 거의 매일의 릴리스로 인터페이스가 계속 바뀜
추천 대상
들여다볼 수 있고 버전 관리되는 메모리를 갖춘 장기 실행 개인 또는 팀 에이전트를 원하고, 하네스 전체를 채택할 의향이 있는 개발자.
Letta 대안
Letta: 자주 묻는 질문
- Letta, 쓸 만한 가치가 있습니까?
- Letta는 여전히 에이전트 메모리에 대해 가장 깊이 고민한 아이디어를 갖고 있지만, 운행 중에 제품을 다시 만드는 바람에 기존 사용자는 마이그레이션을 떠안았고 새 사용자는 빠르게 움직이는 표적을 상대해야 합니다. 평점은 5점 만점에 3.7점입니다.
- Letta의 가격은 얼마입니까?
- Apache 2.0이며 자신의 모델 키로 로컬에서 무료로 실행할 수 있습니다. Letta Cloud: Free(에이전트 3개, 메모리 저장소당 5 MiB), Pro 월 $20(에이전트 20개, 50 MiB, 모델 할당량), API 요금제 월 $20에 활성 에이전트당 월 $0.10과 도구 실행 초당 $0.00015, 토큰은 별도, Teams Pro 좌석당 월 $20, Enterprise는 별도 견적입니다.
- Letta의 단점은 무엇입니까?
- 원래의 Python 서버는 보관 처리됐고 지원되지 않음; AgentFile 내보내기와 가져오기 제거; 첫 실행 시 기본 백엔드가 Letta Cloud; 개인정보 처리방침상 호스팅 서비스 데이터가 학습에 쓰일 수 있음; 거의 매일의 릴리스로 인터페이스가 계속 바뀜.
- Letta에 적합한 사람은 누구입니까?
- 들여다볼 수 있고 버전 관리되는 메모리를 갖춘 장기 실행 개인 또는 팀 에이전트를 원하고, 하네스 전체를 채택할 의향이 있는 개발자.
- 팀이나 프로덕션 환경에서 Letta의 비용은 얼마입니까?
- 로컬에서는 토큰 외에 무료입니다. Letta Cloud에서는 Letta 자체 안내서가 가벼운 코딩을 월 약 $100, 많은 사용을 $200 이상으로 잡습니다. API 요금제는 활성 에이전트당 월 $0.10과 도구 실행 초당 $0.00015를 더합니다.
- Letta에 회사 데이터를 맡겨도 안전합니까?
- Apache 2.0. 로컬 백엔드는 상태를 자신의 머신의 ~/.letta 아래에 둡니다. Letta Cloud는 메모리, 정체성, 대화를 저장하며, 저장소의 개인정보 처리방침은 호스팅 요청과 응답이 모 델 학습을 포함한 서비스 개선에 쓰일 수 있다고 말합니다. 저희가 읽은 자료에는 공개된 인증이 없습니다.
- Letta의 가장 좋은 대안은 무엇입니까?
- 저희가 리뷰한 것 중 가장 가까운 대안은 Mem0, Graphiti, Cognee 및 LangGraph입니다.
답변 확인일: 2026년 11월 2일.