Letta
読み: レッタ
LettaとはMemGPT後継のAI記憶管理フレームワーク
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。AIエージェントにOSのようなメモリ管理機能を持たせ、Core Memory・Archival Memory・Recall Memoryの3層構造で無限に近い文脈を扱う。
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。開発のきっかけは、AIと経営戦略の壁打ちで出した結論がセッション切れで消えたことで絶望を感じた。1日かけて議論してきたことを振り返り、では事業計画書に落とし込むように指示を出したところ、「そのような記録はありません」と言われたことで、強烈な危機感を覚えこれは何としても解決しなければならない問題だと感じた。記憶がないAIは毎朝記憶喪失になる新入社員と同じだ。記憶があるAIは、前提条件を理解した上で本題に入れる。短いプロンプトで済むようになり、「前に言ったように実行して」と曖昧で短いプロンプトでも業務を遂行してくれる。同じことを繰り返し伝える回数も減り、開発業務でも同じミスを繰り返しにくくなり、人間の手戻りが減り、ストレスも減る。AIで本当に業務の質を上げるならば、記憶はマストである。
同じ失敗を二度としないAIエージェント
今のAIは、聞けば何でも答えてくれます。
でも、セッションが切れた瞬間に前回の失敗を忘れます。
当社が開発しているAIは、過去の経緯を念頭に置いて、
聞かれる前に「それは前回うまくいきませんでした」と声をかけます。
人間にも同じ失敗をさせず、AI自身も繰り返しません。
古参の社員が横にいるように、黙っていても気づいてくれる。
それが、当社が考える本当のAI社員です。