مراجعة Letta 2026: الذاكرة وADE والأسعار والبدائل

من MemGPT إلى Letta: التاريخ والتمويل

ما هو Letta؟

• الذاكرة الأساسية (core memory): مجموعة صغيرة من كتل الذاكرة المُصنّفة والمنظَّمة (عادةً كتلة "human" وكتلة "persona") تبقى مثبّتة داخل نافذة السياق طوال الوقت، قابلة للتعديل من قبل العميل وقابلة للمشاركة بين العملاء
• الذاكرة الأرشيفية (archival memory): مخزن خارج السياق، مدعوم بـPostgreSQL مع pgvector، يبحث فيه العميل ويكتب إليه عبر استدعاءات الأدوات (archival_memory_search وarchival_memory_insert) بدلاً من إبقائه ظاهرًا دائمًا
• الذاكرة القابلة للتعديل الذاتي: يقرر العميل ما ينتمي إلى الذاكرة الأساسية، وما يجب تلخيصه، وما يُنقل إلى التخزين الأرشيفي — يدير النموذج نظافة ذاكرته بنفسه ضمن حلقة استدلاله المعتادة
• بيئة تطوير العميل (ADE): واجهة مرئية لمراقبة وتعديل كتل الذاكرة والسياق وخطوات الاستدلال لدى العميل أثناء تشغيله، تهدف إلى جعل نافذة سياق كانت ستكون معتمة قابلة للفحص
• Letta Cloud مقابل الاستضافة الذاتية: يمكن تشغيل الخادم مفتوح المصدر نفسه على السحابة المُدارة من Letta أو على بنيتك التحتية الخاصة — كلاهما يستخدم نفس واجهة البرمجة
• مستقل عن النموذج: يعمل مع OpenAI وAnthropic ومزودين آخرين عبر إعداد مفتاح API خاص بك، إضافة إلى خلفيات النماذج المحلية

from letta_client import Letta
import os

client = Letta(api_key=os.getenv("LETTA_API_KEY"))

# إنشاء عميل ذي حالة بكتل ذاكرة أساسية
agent = client.agents.create(
    model="openai/gpt-4o-mini",
    embedding="openai/text-embedding-3-small",
    memory_blocks=[
        {"label": "human", "value": "الاسم غير معروف بعد. التعلّم والتحديث أثناء المحادثة."},
        {"label": "persona", "value": "أنا مساعد مفيد يتذكر السياق عبر الجلسات."},
    ],
)

# إرسال رسالة — يمكن للعميل قراءة وتعديل كتل ذاكرته الخاصة
response = client.agents.messages.create(
    agent_id=agent.id,
    input="مرحبًا، سأنتقل من Postgres إلى SQLite في هذا المشروع.",
)
for message in response.messages:
    print(message)

كم تكلفة Letta؟

• Letta (الإطار والخادم القابل للاستضافة الذاتية): مجاني إلى الأبد بموجب Apache 2.0، سواء تمت استضافته ذاتيًا أو تعديله أو استُخدم تجاريًا — تدفع فقط تكاليف بنيتك التحتية وواجهة برمجة النموذج
• مستوى Letta Cloud المجاني: 0 دولار شهريًا، عدد محدود من العملاء المُدارين، إمكانية استخدام مفاتيح API خاصة بك، دون حاجة لحساب في الاستخدام المحلي
• مستوى Letta Cloud Pro: 20 دولارًا شهريًا، حتى 20 عميلًا ذا حالة، حصة استخدام أسبوعية/شهرية للوصول إلى النماذج المُدارة من Letta، مع احتساب الفائض حسب الاستخدام
• خطة Letta API (للمطورين): 20 دولارًا شهريًا كرسوم أساسية، بالإضافة إلى 0.10 دولار لكل عميل نشط شهريًا و0.00015 دولار لكل ثانية من تنفيذ الأدوات، مع احتساب استخدام النموذج اللغوي بتكلفة المزوّد
• خطة Teams Pro: 20 دولارًا لكل مقعد شهريًا، تضيف مؤسسات مشتركة ووصولًا لأعضاء الفريق وضوابط لمشاركة العملاء
• خطة Enterprise: سعر مخصص، تضيف تسعيرًا حسب الحجم، وحصصًا أعلى، وتحكمًا في الوصول قائمًا على الأدوار، وتسجيل دخول أحادي SAML/OIDC، ودعمًا مخصصًا

كيف تُثبّت Letta وتبدأ؟

1. 1
   تثبيت مكتبة العميل: pip install letta-client (Python) — تتوفر أيضًا عميلة JavaScript/TypeScript لنفس واجهة البرمجة.
2. 2
   اختيار الاستضافة الذاتية أو السحابة: تشغيل خادم Letta مفتوح المصدر بنفسك (صورة Docker على GitHub)، أو توجيه العميلة إلى Letta Cloud بإنشاء مفتاح API على letta.com.
3. 3
   إعداد بيانات اعتماد مزوّد النموذج — يدعم Letta إعداد مفاتيح API خاصة بك لمزوّدين مثل OpenAI وAnthropic وغيرهما، إضافة إلى خلفيات النماذج المحلية.
4. 4
   إنشاء عميل باستخدام client.agents.create()، مع تمرير نموذج، ونموذج تضمين (embedding)، وواحدة أو أكثر من memory_blocks (مثل كتلة "human" وكتلة "persona") تصبح الذاكرة الأساسية للعميل.
5. 5
   إرسال الرسائل باستخدام client.agents.messages.create() — يحتفظ نفس معرّف العميل بذاكرته عبر كل استدعاء مستقبلي، بما في ذلك الاستدعاءات التي تتم بعد أيام أو أسابيع.
6. 6
   فتح بيئة تطوير العميل لمراقبة وتعديل الذاكرة الأساسية والذاكرة الأرشيفية وخطوات الاستدلال لدى العميل بصريًا، بدلاً من الاكتفاء باستجابات واجهة البرمجة.
7. 7
   قراءة توثيق Letta الرسمي وتصفح مستودع GitHub للحصول على مرجع واجهة البرمجة الحالي — فقد توسّعت منتجات Letta منذ عام 2024، لذا تحقق من إصدار حزمة التطوير الذي يستهدفه أي درس تعليمي.

لمن يناسب Letta؟

متى يجب ألّا تستخدم Letta؟

• روبوت محادثة بسيط عديم الحالة يجيب عن سؤال واحد في كل مرة دون حاجة لتذكّر الجلسات السابقة — استدعاء مباشر لواجهة البرمجة أو سلسلة خفيفة يمثّل عبئًا أقل من إطار كامل لإدارة الذاكرة
• فريق يحتاج إلى عدة عملاء بأدوار مختلفة (باحث، كاتب، مراجع) يتعاونون على مهمة واحدة — صُمم CrewAI خصيصًا للتعاون متعدد العملاء القائم على الأدوار، وهو ليس تركيز Letta
• فريق يريد تحكمًا صريحًا يحدده المطور في انتقالات حالة العملاء وتفرعاتهم ودوراتهم بدلًا من ترك النموذج يدير ذاكرته بنفسه — يوفر LangGraph ذلك التحكم الصريح القائم على الرسوم البيانية
• فريق مؤسسي يركز على .NET وموحّد بالفعل على أدوات مايكروسوفت — يتكامل Semantic Kernel بشكل أكثر مباشرة مع تلك الحزمة
• استخدم Letta بدلاً من ذلك عندما يكون المتطلب الأساسي عميلًا واحدًا يحتاج إلى تذكّر حقائق أو تفضيلات أو تاريخ محدد عبر الجلسات دون أن تكتب منطق استمرارية مخصصًا

Letta مقابل البدائل

أخطاء شائعة عند تقييم Letta

الأسئلة الشائعة

المصادر

مواد ذات صلة

• مراجعة LangGraph: الميزات والأسعار والبدائل — نظرة أعمق على بيئة تشغيل العملاء القائمة على الرسوم البيانية، للفرق التي تريد تحكمًا صريحًا بالحالة بدلًا من ذاكرة يديرها العميل.
• مراجعة CrewAI: الميزات والأسعار والبدائل — البديل متعدد العملاء القائم على الأدوار للفرق التي تنسّق بين عدة عملاء متخصصين بدلاً من منح عميل واحد ذاكرة طويلة الأمد.
• مراجعة AutoGen: الميزات والأسعار والبدائل — إطار المحادثة متعدد العملاء من Microsoft Research، للمقارنة مع تركيز Letta على ذاكرة عميل واحد.
• مراجعة LangChain: الميزات والأسعار والبدائل — الإطار عام الغرض الأكثر شيوعًا في الدمج مع طبقة ذاكرة مخصصة مثل Letta.
• مراجعة Semantic Kernel: الميزات والأسعار والبدائل — بديل مايكروسوفت الذي يركز على .NET للفرق المؤسسية الموحّدة على تلك الحزمة.
• دليل برمجيات النماذج اللغوية المحلية — الكتالوج الكامل لأدوات الذكاء الاصطناعي المحلية التي ينتمي إليها هذا المقال، بما في ذلك موقع Letta بين أطر العملاء.