Lettaとは
Lettaとは、MemGPTから進化したオープンソースの記憶管理フレームワーク
読み: レッタ
かんたんに言うと
AIに「自分の記憶を自分で整理する能力」を持たせるツール。パソコンのOSがメモリとハードディスクを使い分けるのと同じ仕組みをAIに適用する。
3層メモリとSelf-Editing Memory
Core Memoryはエージェントの性格やユーザー情報を常時保持。Archival Memoryは知識の巨大倉庫。Recall Memoryは全会話履歴のログ。
核心はSelf-Editing Memory。AI自身が記憶を読み、書き換え、整理する。通常のRAGは静的な資料を検索するだけだが、Lettaは会話で得た教訓をAIがその場で記憶に書き込む。
Gitベースの記憶管理
2026年にContext Repositoriesが導入された。記憶の変更履歴をコミットのように記録し、過去の状態にロールバック可能。複数AIエージェントが同じ記憶リポジトリを共有し、競合を解決しながら共同作業できる。MemGPTの研究段階から実運用プラットフォームへと進化した。
当社の見解
当社はAI長期記憶システムを自社開発・運用している（2026年4月現在、1,655件の記憶データを蓄積）。この仕組みにより、AIが過去3ヶ月分の経営判断や設計方針を文脈ごと保持し、「前にも同じ話をしましたよね」という手戻りが激減した。セッションが切れても議論の続きから再開できるため、壁打ち相手としてのAIの価値が根本的に変わった。技術的にはCognee MCPサーバーによる記憶保存と、FastEmbed（ONNX Runtime）+ LanceDBによる非常駐型ベクトル検索（検索レイテンシ8ms、GPU不要）を採用。Hindsight（LongMemEval 91.4%精度）やomega-memoryなど複数の既製品を実環境で検証・棄却した上での選定であり、「個人PCでもエンタープライズでも負荷なく動く軽量さ」を最優先に設計している。