Letta Code：メモリ駆動のAIのためのステートフルエージェントハーネス

メモリとアイデンティティを持つステートフルエージェント、letta-codeでの確認

Letta Codeはステートフルエージェントハーネスです。単一のリクエストを処理するステートレスなツールとは異なり、Letta Codeエージェントはメモリ、アイデンティティ、時間の経過に伴う経験の感覚を持ちます。彼らは自分のメモリ、スキル、プロンプト、さらにはmodを通じてハーネス自体を書き換えることができます。これにより、長い時間軸で学習し適応することが可能です。READMEはエージェントを「ツールというよりも人に近い」と説明しています。Letta CodeはCLI、macOS/Windows/Linux用デスクトップアプリ、chat.letta.comのブラウザ（モバイル含む）、Telegram、Slack、Discordなどのメッセージング統合を通じて対話的に使用できます。カスタムチャンネルも可能です。

自己設定設計、letta-codeでの確認

READMEはLetta Codeエージェントが自己設定可能に設計されていると述べています。設定ファイルを手動で編集する代わりに、エージェントに自身のスキル、動作、フック、権限を変更するよう依頼できます。機能テーブルには自己改善と学習が挙げられており、エージェントはメモリブロックによるシステムプロンプト学習やスキル学習を含むコンテキストをプログラム的に書き換えます。すべてのメッセージとエージェントを横断するメッセージ検索もあります。MemFSはgitを介してすべてのコンテキストを追跡し、カスタムGitHubリポジトリに同期できます。スキルはグローバル、プロジェクト、エージェントのスコープから読み込めます。サブエージェントとマルチエージェント呼び出しにより、エージェントは自身を含む他のエージェントを呼び出せます。メッセージング統合、フック、権限、cron、リモート環境、シークレット管理がリストを完成させます。これらの一部（リモートおよびマルチ環境サポート、シークレットなど）はLettaへのサインインが必要です。

Letta Codeのインストールと実行、letta-codeでの確認

npmでグローバルにパッケージをインストールします：`npm install -g @letta-ai/letta-code`。その後、プロジェクトディレクトリに移動して`letta`を実行します。READMEにはチュートリアルエージェントも示されています：`letta --new-agent --personality tutorial`。エージェント内で`/connect`を使用して独自のLLM APIキー（OpenAI、Anthropic、Z.aiなど）を設定し、`/model`でモデルを切り替えます。デスクトップアプリはmacOS、Windows、Linuxで利用可能で、CLIで作成したエージェントはデスクトップアプリで利用でき、その逆も同様です。

Letta Cloudとリモート環境、letta-codeでの確認

Letta Cloudはエージェントの状態（メモリ、アイデンティティ、会話を含む）を保存し、Letta Codeハーネスは接続された任意のコンピュータ（ラップトップ、GitHub Actions、マネージドクラウドサンドボックス、リモートVM、Mac Mini）で実行できます。chat.letta.comまたはデスクトップアプリを通じて同じエージェントとチャットできます。CLIからLettaアカウントにアクセスするには`/login`を実行するか、デスクトップアプリでサインインします。リモート環境では、`letta server`または`letta server --env-name "name"`を実行することで任意のマシンを利用可能な環境にできます。`letta environments list --online-only`で利用可能な環境を一覧表示し、`letta environments current`で現在の環境を取得し、`letta -p --agent <agent-id> --environment "name" "message"`でヘッドレスメッセージをルーティングできます。READMEにはRailway、DigitalOcean、Fly.ioをリモート環境として使用するためのガイドへのリンクもあります。

外部スキルのインストール、letta-codeでの確認

スキルは`letta skills install <skill>`で特定のエージェントのメモリにインストールされます。ソースにはGitHubリポジトリ、ClawHub、Hermes Skills Hubが含まれます。例：`letta skills install https://github.com/owner/repo`または特定のパス。エージェントのスキルを表示するには`letta skills list --agent <agent-id>`、削除するには`letta skills delete <skill-name> --agent <agent-id>`を使用します。READMEにはClawHubの`openclaw skills install`から`letta skills install`への変換、およびHermesの`hermes skills install`からの変換が示されています。

研究の起源とコミュニティ配布、letta-codeでの確認

Letta CodeはMemGPTとsleep-time compute（現在は'dreaming'と呼ばれる）の創設者によって開発され、AIメモリと継続学習に関する彼らの研究によって推進されています。リポジトリのREADMEにはパフォーマンスベンチマークやユーザーの声は記載されていません。コミュニティ保守のArch LinuxパッケージはAUR（`letta-code`リリース版、`letta-code-git`ナイトリ版）で利用でき、Nixユーザーはflakeで実行またはインストールできます：`nix run github:letta-ai/letta-code`または`nix profile install github:letta-ai/letta-code`。リポジトリはApache-2.0ライセンスで提供されており、ライセンスファイルに示されています。ライセンスはソフトウェアの使用、複製、配布の権利を付与しますが、READMEには保証やサポート条件は記載されていません。

letta-codeを導入する前の固有チェック

letta-codeのREADMEは次の範囲を説明しています。# Letta Code

[](https://www.npmjs.com/package/@letta-ai/letta-code) [](https://discord.gg/letta)

Letta Code is a stateful agent harness for creating agents that are more like people than tools. Letta Code agents have memory, identity, and a sense of experience over time. They learn and evolve over long horizons through rewriting their own memory, skills, prompts, and even the harness itself (through mods).

Letta Code can be used interactively, or to power always-on agents that work proactivel。この記述を実際の入力と出力に照合します。letta-codeにREADMEで示されたコマンドやファイルがある場合は、それを使って最小例を実行し、生成物、終了コード、標準エラー、依存関係の版を記録してください。記載のない性能や運用保証は推測せず、未確認として扱います。

編集部の結論

Letta Codeは、エージェントのメモリ、スキル学習、リモート実行を結びつける活発にメンテナンスされているプロジェクトです。READMEにはパフォーマンス指標やセキュリティ監査は記載されておらず、それらは未検証のままです。Apache-2.0ライセンスにより再利用が許可されていますが、保証および責任条項については完全なライセンスを確認する必要があります。 letta-codeを検討する読者は、READMEに記載された導入手順とサンプルを自分の環境で確認してください。READMEにない性能や運用保証を前提にする用途には向きません。

公式情報源

1. Official documentation
2. Official README
3. Project repository
4. Release notes