Letta: memória, ADE, preços e alternativas

Da MemGPT à Letta: história e financiamento

O que é a Letta?

• Memória central (core memory): um pequeno conjunto de blocos de memória estruturados e rotulados (geralmente um bloco "human" e um bloco "persona") que permanecem fixados na janela de contexto o tempo todo, editáveis pelo agente e compartilháveis entre agentes
• Memória arquivada (archival memory): um armazenamento fora do contexto, apoiado em PostgreSQL com pgvector, que o agente pesquisa e grava por meio de chamadas de ferramentas (archival_memory_search e archival_memory_insert) em vez de mantê-lo sempre à vista
• Memória autoeditável: o agente decide o que pertence à memória central, o que resumir e o que mover para o armazenamento arquivado — o modelo gerencia sua própria higiene de memória dentro do seu ciclo normal de raciocínio
• Agent Development Environment (ADE): uma interface visual para observar e editar os blocos de memória, o contexto e as etapas de raciocínio de um agente enquanto ele executa, tornando inspecionável uma janela de contexto que, de outra forma, seria opaca
• Letta Cloud vs. autoinstalação: o mesmo servidor de código aberto pode rodar na nuvem gerenciada da Letta ou na sua própria infraestrutura — ambos usam a mesma API
• Independente de modelo: funciona com OpenAI, Anthropic e outros provedores por meio de configuração com chave de API própria, além de back-ends de modelos locais

from letta_client import Letta
import os

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

# Criar um agente com estado com blocos de memória central
agent = client.agents.create(
    model="openai/gpt-4o-mini",
    embedding="openai/text-embedding-3-small",
    memory_blocks=[
        {"label": "human", "value": "Nome ainda desconhecido. Aprender e atualizar conforme conversamos."},
        {"label": "persona", "value": "Sou um assistente útil que lembra o contexto entre sessões."},
    ],
)

# Enviar uma mensagem — o agente pode ler e editar seus próprios blocos de memória
response = client.agents.messages.create(
    agent_id=agent.id,
    input="Olá, estou trocando de Postgres para SQLite neste projeto.",
)
for message in response.messages:
    print(message)

Quanto custa a Letta?

• Letta (framework e servidor autoinstalável): gratuito para sempre sob Apache 2.0, seja autoinstalado, modificado ou usado comercialmente — você paga apenas seus próprios custos de infraestrutura e de API de modelo
• Nível Letta Cloud Free: US$ 0 por mês, um número limitado de agentes gerenciados, chaves de API próprias, sem necessidade de conta para uso local
• Nível Letta Cloud Pro: US$ 20 por mês, até 20 agentes com estado, cota de uso semanal/mensal para o acesso a modelos gerenciados pela Letta, excedente cobrado por uso
• Plano Letta API (desenvolvedor): US$ 20 por mês de base, mais US$ 0,10 por agente ativo por mês e US$ 0,00015 por segundo de execução de ferramenta, com o uso do LLM cobrado ao custo do provedor
• Teams Pro: US$ 20 por assento por mês, adiciona organizações compartilhadas, acesso para colegas de equipe e controles de compartilhamento de agentes
• Enterprise: preço personalizado, adiciona tarifas por volume, cotas mais altas, controle de acesso baseado em função, login único SAML/OIDC e suporte dedicado

Como instalar a Letta e começar?

1. 1
   Instalar a biblioteca cliente: pip install letta-client (Python) — um cliente JavaScript/TypeScript para a mesma API também está disponível.
2. 2
   Escolher autoinstalação ou nuvem: rodar você mesmo o servidor de código aberto da Letta (imagem Docker no GitHub), ou apontar o cliente para o Letta Cloud criando uma chave de API em letta.com.
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   Configurar as credenciais do provedor de modelo — a Letta suporta configuração com chave de API própria para OpenAI, Anthropic e outros provedores, além de back-ends de modelos locais.
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   Criar um agente com client.agents.create(), passando um modelo, um modelo de embedding e um ou mais memory_blocks (por exemplo, um bloco "human" e um bloco "persona") que se tornam a memória central do agente.
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   Enviar mensagens com client.agents.messages.create() — o mesmo ID de agente mantém sua memória em cada chamada futura, incluindo chamadas feitas dias ou semanas depois.
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   Abrir o Agent Development Environment para observar e editar visualmente a memória central, a memória arquivada e as etapas de raciocínio de um agente, em vez de apenas via respostas de API.
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   Ler a documentação oficial da Letta e consultar o repositório do GitHub para a referência de API atual — a linha de produtos da Letta se expandiu desde 2024, então verifique a qual versão do SDK um tutorial se refere.

Para quem a Letta é indicada?

Quando você NÃO deve usar a Letta?

• Um chatbot simples e sem estado que responde uma pergunta por vez, sem necessidade de lembrar de sessões anteriores — uma chamada de API direta ou uma cadeia leve tem menos overhead do que um framework completo de gerenciamento de memória
• Uma equipe que precisa de vários agentes com papéis distintos colaborando em uma tarefa (pesquisador, redator, revisor) — o CrewAI foi construído especificamente para colaboração multiagente baseada em papéis, o que não é o foco da Letta
• Uma equipe que quer controle explícito e definido pelo desenvolvedor sobre transições de estado, ramificações e ciclos dos agentes, em vez de deixar o modelo gerenciar sua própria memória — o LangGraph oferece esse controle de estado explícito baseado em grafos
• Uma equipe empresarial voltada para .NET já padronizada em ferramentas da Microsoft — o Semantic Kernel se integra mais diretamente a essa pilha
• Use a Letta, em vez disso, quando o requisito definidor for um único agente que precisa lembrar fatos, preferências ou histórico específicos entre sessões, sem que você precise escrever lógica de persistência personalizada

Letta vs. alternativas

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Erros comuns ao avaliar a Letta

Perguntas frequentes

Fontes

Leituras relacionadas

• Análise do LangGraph: recursos, preços, alternativas — uma análise mais detalhada do runtime de agentes baseado em grafos, para equipes que querem controle de estado explícito em vez de memória gerenciada pelo agente.
• Análise do CrewAI: recursos, preços, alternativas — a alternativa multiagente baseada em papéis para equipes que coordenam vários agentes especializados em vez de dar memória de longo prazo a um só.
• Análise do AutoGen: recursos, preços, alternativas — o framework de conversação multiagente da Microsoft Research, para comparação com o foco de memória de agente único da Letta.
• Análise do LangChain: recursos, preços, alternativas — o framework de uso geral mais frequentemente combinado com uma camada de memória dedicada como a Letta.
• Análise do Semantic Kernel: recursos, preços, alternativas — a alternativa da Microsoft voltada para .NET para equipes empresariais padronizadas nessa pilha.
• Diretório de software de LLM local — o catálogo completo de ferramentas de IA local ao qual este artigo pertence, incluindo onde a Letta se encaixa entre os frameworks de agentes.