Letta Code

자기 개선 및 학습

에이전트는 시스템 프롬프트 학습(memory blocks)과 스킬 학습을 통해 자신의 컨텍스트를 프로그래밍적으로 다시 씁니다. 주기적인 dreaming은 /sleeptime으로, 메모리 품질 감사는 /doctor로, 메모리 시각화는 /palace로 설정하거나 확인할 수 있습니다.

메시지 검색

/search 명령으로 모든 메시지와 에이전트를 가로질러 검색할 수 있으며, 에이전트도 자신의 대화나 다른 에이전트의 대화를 검색할 수 있습니다.

MemFS 및 컨텍스트 동기화

메모리 블록을 포함한 모든 컨텍스트는 git으로 추적됩니다. /memory-repository set [email protected]:... 명령으로 사용자 자신의 GitHub 저장소에 컨텍스트를 동기화할 수 있습니다.

스킬(Skills)

전역 스킬(~/.letta), 프로젝트 범위 스킬(.agents/skills), 에이전트 범위 스킬(MemFS 저장)을 모두 로드합니다. /skills로 확인하고 /skill-creator로 새 스킬을 만들 수 있습니다.

서브에이전트 및 멀티 에이전트

general-purpose, forked, recall, history-analyzer 등 내장 서브에이전트를 백그라운드로 실행할 수 있고, 에이전트는 자기 자신을 포함한 다른 에이전트를 서브에이전트로 호출할 수 있습니다.

메시징 통합 채널

동일한 에이전트에 대해 Slack, Telegram, 브라우저(chat.letta.com, 모바일 포함), 커스텀 채널을 통해 접근할 수 있습니다.

Hooks, 권한, 스케줄

에이전트 실행의 핵심 지점에서 사용자 스크립트를 자동 실행하는 hooks, 자동 승인/거부 동작을 제어하는 권한 모드, 하트비트와 cron을 통한 시간 기반 작업 스케줄링을 지원합니다.

원격 컴퓨터 및 비밀

Letta 로그인 후 여러 컴퓨터에서 에이전트를 실행하거나(letta server --computer-name "..."), 컨텍스트에는 값을 노출하지 않고 환경 변수로 비밀을 제공하는 secrets 기능을 사용할 수 있습니다.

설치 및 시작

CLI는 npm으로 설치합니다. 프로젝트 디렉터리에서 letta 명령을 실행하면 인터랙티브 모드가 시작되며, letta --new-agent --personality tutorial로 튜토리얼 에이전트를 바로 띄울 수도 있습니다. /connect에서 자체 LLM API 키를 등록하고 /model로 모델을 교체할 수 있습니다. macOS, Windows, Linux용 데스크톱 앱을 별도로 다운로드할 수 있으며, CLI와 데스크톱 앱에서 만든 에이전트는 양방향으로 공유됩니다. Windows에서는 winget install --id Letta.LettaCode --exact로도 설치할 수 있습니다.

활용 예시

• CLI, 데스크톱 앱, chat.letta.com(모바일 포함) 등 다양한 인터페이스에서 동일한 에이전트와 대화하며 프로젝트 작업을 이어가기
• /memory-repository로 GitHub 저장소에 컨텍스트를 동기화하여 여러 컴퓨터 또는 팀원 간에 에이전트 상태 공유
• Slack·Telegram·Discord·커스텀 채널을 연결해 채팅 도구에서도 같은 에이전트를 호출
• GitHub Actions(letta-ai/letta-code-action)로 이슈, PR 코멘트, 트리거 문구에 반응해 자동 코딩 작업 수행

지원 환경 및 추가 설치 경로

데스크톱 앱은 macOS, Windows, Linux를 지원합니다. Arch Linux 사용자는 AUR의 letta-code(릴리스)와 letta-code-git(나이틀리) 패키지를, Nix 사용자는 nix run github:letta-ai/letta-code 또는 nix profile install로 설치할 수 있습니다. Windows 패키지 메타데이터는 x64 아키텍처, Nullsoft 인스톨러 형식입니다.

제한 및 확인 사항

에이전트 메모리는 기본적으로 로컬에 저장되며, 다른 머신이나 팀과 공유하려면 Letta Cloud 연동 또는 MemFS 기반 GitHub 동기화가 필요합니다. LLM 사용에 따른 API 비용은 이용자가 별도로 부담하며, 각 제공사의 요금 정책이 적용됩니다. Remote computers와 secrets 기능은 Letta 계정 로그인을 요구합니다. 본 패키지는 오픈소스(Apache-2.0)로 배포되지만, 임의로 라이선스 조건을 변경해 재배포할 수 있는 권한을 부여하지는 않습니다.