Letta

### 長期記憶を持つAIエージェントを開発するためのオープンソース基盤 Lettaは、会話の文脈や学習内容を永続的に保持できる「ステートフルAIエージェント」を構築するためのフレームワークです。従来のLLMが抱えるコンテキストウィンドウの制約を超え、ユーザーごとに記憶を蓄積・進化させるエージェント開発が可能。カスタマーサポートbot、社内ナレッジアシスタント、長期プロジェクトを伴走するパーソナルエージェントなど、継続的な対話が必要なB2Bユースケースに向いています。 ### 主要機能 - **メモリ管理レイヤー**: コアメモリ・アーカイバルメモリ・リコールメモリの3層構造で、トークン制限を超えた長期記憶を自動圧縮・検索。毎回の会話で過去文脈を読み直すコスト(数千トークン×N回)を削減 - **Letta Code (CLIハーネス)**: メモリファーストの開発体験を提供するCLI。プロンプト設計に1案件あたり3-5日かかる工程を、エージェント定義+メモリ設定で1-2日に短縮可能 - **ツール/API統合**: 任意の外部APIやMCPサーバーをツールとして接続し、調査→実行→報告の自律的タスクを実装 - **マルチエージェント協調**: 識別子付きの複数エージェントが互いの記憶を参照しながら役割分担できる設計 ### 編集部の検証メモ 公開料金は Pro $20/月、APIは使用量ベース(LLMトークン実費連動)で、LangChain+Vector DB自前構築と比較するとインフラ運用コストが月数万円規模で圧縮できる試算。LangGraph や CrewAI が「ワークフロー定義」中心なのに対し、Lettaは「記憶の永続化」を一次優先する設計思想が差別化ポイントで、ユーザープロファイルを跨セッションで保持する用途では実装工数が体感3-4割削減できる構造。一方、短期Q&Aや単発バッチ処理であればコンテキスト管理層がオーバースペックになり、より軽量なフレームワークが妥当な選択になります。 ### 想定ユーザー 顧客ごとの履歴を踏まえた長期伴走型アシスタントを内製するSaaS開発チーム、社内データを学習させ続ける業務エージェントを構築したい情シス/AI推進部門に最適。一方、ステートレスな単発タスク自動化(議事録要約、メール下書き等)が目的のユーザーには機能過多で、Zapier系のノーコード自動化ツールの方が適合します。

LettaにはFree(¥0)、Free(¥,)、Pro(¥,)、free(¥.)のプランがあります。

Lettaの代替としてCrewAI、Zapier Central、SWE-agent、LangGraphなどがあります。

無料で始められるので、まず試してみやすい。指示を出すだけで調査・実行・報告まで自動でやってくれる。複数のツールやAPIを組み合わせて使える。複雑なタスクを自律的にこなしてくれる。

画面が英語のみで日本語対応していない。最初は使い方を覚えるのに少し時間がかかる。日本語の精度が英語に比べるとやや劣る。