Hướng dẫn đầy đủ về Letta AI (trước đây là MemGPT) | Giải thích kỹ lưỡng về cách sử dụng, phí và cách bắt đầu (phiên bản 2026)

Các điểm chính (câu trả lời 30 giây): Letta AI (trước đây là MemGPT) là một khung mã nguồn mở cho phép các AI agent có trí nhớ dài hạn trong các cuộc hội thoại. Gói miễn phí là 5.000 tín dụng mỗi tháng, 3 agent và bắt đầu với Python SDK.

Hộp thông tin Ban biên tập

Xác nhận lần cuối: Ngày 31 tháng 7 năm 2026 bởi ban biên tập

Bạn đã bao giờ muốn ChatGPT ghi nhớ cuộc trò chuyện ngày hôm qua chưa? Letta AI về cơ bản giải quyết vấn đề của các AI agent phải bắt đầu lại từ đầu.

Letta là một framework nguồn mở cho phép các AI agent có trí nhớ dài hạn trong các cuộc hội thoại. Nó đang được phát triển bởi một công ty khởi nghiệp từ UC Berkeley đã huy động được 10 triệu đô la tài trợ ban đầu và là một trong những dự án mã nguồn mở sẽ tiếp tục được phát triển tích cực trong lĩnh vực bộ nhớ agent kể từ năm 2026 (xem nửa sau của văn bản để biết các chỉ số khách quan như số lượng sao GitHub).

Những điểm chính của bài viết này Giải thích kỹ lưỡng về cách sử dụng, giá cả và cài đặt Letta AI (trước đây là MemGPT). Chúng tôi đã tổng hợp thông tin mới nhất cho năm 2026, từ cách khởi động khung nguồn mở cho phép các AI agent có bộ nhớ dài hạn cho đến so sánh với Mem0 và LangChain.

Những điểm chính của bài viết này

• Letta AI (trước đây là MemGPT) là gì và nó có thể giải quyết được những gì?
• Kiến trúc bộ nhớ 3 lớp hoạt động như thế nào
• Chi tiết về gói giá (miễn phí ~ $200/tháng)
• Phương pháp triển khai cụ thể bằng Python SDK
• Sự khác biệt và cách sử dụng giữa Mem0 và LangChain
• Nó phù hợp với loại dự án nào?

Kết luận sau 30 giây

• Letta = “OS” của AI agent. Đạt được trí nhớ bền bỉ qua các cuộc trò chuyện
• có gói miễn phí (5.000 tín dụng/tháng, 3 agent). Nếu bạn muốn dùng thử, hãy bắt đầu với Cloud
• Phức tạp hơn Mem0 nhưng cực kỳ linh hoạt. Để phát triển agent toàn diện
• Chủ yếu là Python SDK (TypeScript SDK và REST API cũng được cung cấp). Nếu bạn muốn sử dụng nó mà không cần mã, hãy cân nhắc sử dụng thứ khác như Dify.
• Tên cũ MemGPT sẽ được đổi tên thành Letta, khả năng tàng hình sẽ được dỡ bỏ vào năm 2024 và hoạt động phát triển tích cực sẽ tiếp tục vào năm 2026.

Tôi cũng muốn đọc nó

3 cách chạy trình bảo vệ màn hình DVD miễn phí và các bước tạo trình bảo vệ màn hình DVD của riêng bạn bằng AI

Chúng tôi đã tóm tắt các bước để làm cho biểu tượng DVD hiển thị xung quanh màn hình bằng ba cách: trình duyệt, phần mềm phân phối miễn phí và tự chế. Chúng tôi đã đề cập đến mọi thứ bạn có thể làm mà không do dự, bao gồm cả vị trí đặt nó trên Windows 11 và macOS, cách xác định các tệp .scr đi lạc, cách xảy ra các lần chạm góc và quy trình tạo phiên bản 50 dòng của riêng bạn bằng công cụ mã hóa AI.

Ngày 6 tháng 8 năm 2026

7 lựa chọn thay thế cho MAI-Cyber-1-Flash — Chọn từ miễn phí, tiếng Nhật và nguồn mở (phiên bản 2026)

MAI-Cyber-1-Flash bên trong MDASH là quyền truy cập đã được Azure AI Foundry kiểm duyệt. Đối với các nhóm phát triển không thể sử dụng ngay, chúng tôi đã tổ chức 7 ứng cử viên thay thế theo mức độ sử dụng, từ hệ thống nguồn mở miễn phí đến các dịch vụ thương mại có thể vận hành bằng tiếng Nhật.

Ngày 6 tháng 8 năm 2026

Dify là một nền tảng phát triển AI nguồn mở cho phép bạn xây dựng các ứng dụng LLM và các chatbot AI nội bộ với mức lập trình tối thiểu. Quản lý nhanh chóng, thiết kế quy trình làm việc, tìm kiếm tài liệu nội bộ bằng RAG và tích hợp công cụ bên ngoài có thể được kết hợp trên màn hình. Bạn có thể chuyển đổi giữa nhiều mô hình AI tùy theo mục đích và tiến hành mọi việc từ thử nghiệm đến xuất bản và kiểm tra nhật ký hoạt động trong một môi trường. Nó không chỉ phù hợp với các kỹ sư mà còn phù hợp với các bộ phận kinh doanh muốn tạo phản hồi Câu hỏi thường gặp, phân tích tài liệu và tự động hóa yêu cầu phù hợp với dữ liệu của công ty họ.

Letta AI (trước đây là MemGPT) là gì?

Letta là một khung mã nguồn mở dành cho các AI agent có trạng thái được phát triển bởi một nhóm các nhà nghiên cứu tại Đại học California, Berkeley. Vào tháng 9 năm 2024, công ty đã lộ diện và huy động được 10 triệu đô la (khoảng 1,5 tỷ yên Nhật) trong vòng hạt giống do Felicis dẫn đầu.

tại sao được sinh ra

LLM (Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn) bình thường là không trạng thái. Sau mỗi cuộc trò chuyện, bộ nhớ sẽ được đặt lại, xóa các tùy chọn và tương tác trước đó của bạn. Do cửa sổ ngữ cảnh hạn chế (số lượng văn bản có thể xử lý cùng một lúc) nên cuộc trò chuyện càng dài thì thông tin cũ càng bị mất đi.

Letta đã giải quyết vấn đề này bằng cách bắt chước sơ đồ quản lý bộ nhớ của hệ điều hành. Cũng giống như sử dụng RAM (tốc độ cao, dung lượng nhỏ) và đĩa (tốc độ chậm, dung lượng lớn), hãy coi cửa sổ ngữ cảnh LLM là RAM và sử dụng bộ nhớ ngoài làm đĩa.

Sự khác biệt giữa MemGPT và Letta là gì?

MemGPT (GPT tăng cường bộ nhớ) có nguồn gốc từ một bài báo nghiên cứu của UC Berkeley xuất bản năm 2023. Letta là phần mở rộng của nghiên cứu đó thành một nền tảng thương mại, vì vậy có thể an toàn khi cho rằng về cơ bản nó là cùng một dự án được đổi tên. Kho mã cũng được thống nhất thành letta-ai/letta.

Số lượng sao GitHub và trạng thái phát triển

Tính đến tháng 4 năm 2026, có hơn 9.000 sao GitHub. Đây là một dự án PMNM đang hoạt động với các cam kết tiếp tục đến cuối tháng 3 năm 2026.

Kiến trúc bộ nhớ 3 lớp của Letta AI

Thiết kế đặc biệt nhất của Letta là khả năng quản lý bộ nhớ ba lớp. Nó tuân theo hệ thống phân cấp bộ nhớ của hệ điều hành.

1. Bộ nhớ lõi—RAM luôn hoạt động

Bộ nhớ lõi là một khối bộ nhớ luôn hiện diện trong cửa sổ ngữ cảnh của agent.

Công dụng chính:

• Khối Persona: Xác định tính cách và hành vi của agent
• Khối con người: tên người dùng, sở thích, thông tin cơ bản
• Khối nhiệm vụ: Thông tin về các nhiệm vụ hiện đang diễn ra

Bộ nhớ này có thể được viết lại bởi API hoặc chính agent. Ý tưởng là agent viết thông tin mà ``người dùng nói rằng anh ta thích ramen'' vào khối con người.

2. Recall Memory — cơ sở dữ liệu về lịch sử hội thoại

Lưu trữ tất cả nhật ký hội thoại trước đây trong cơ sở dữ liệu bên ngoài. Sử dụng tìm kiếm ngữ nghĩa để chỉ lấy thông tin khi cần thiết.

Bạn có thể sử dụng lại các cuộc trò chuyện có giá trị trong vài tháng không vừa với cửa sổ ngữ cảnh bằng cách tìm kiếm "Điều tôi đã nói vào tháng trước về A".

3. Bộ nhớ lưu trữ — Lưu trữ dài hạn không giới hạn

Lớp lưu trữ lưu trữ lượng lớn thông tin như tài liệu, cơ sở tri thức và dữ liệu bên ngoài. Trích xuất thông tin liên quan thông qua tìm kiếm ngữ nghĩa bằng cơ sở dữ liệu vectơ.

Gói giá Letta AI (kể từ ngày 16 tháng 4 năm 2026, kiểm tra mới nhất tại Giá chính thức)

Các thông tin sau đây là để tham khảo tại thời điểm xác nhận. Tỷ giá, giới hạn tín dụng và cấu trúc gói thay đổi, vì vậy hãy nhớ kiểm tra giá mới nhất trên giá chính thức trước khi ký hợp đồng.

Letta AI có bốn kế hoạch.

Miễn phí

Gói miễn phí đủ cho các dự án quy mô nhỏ và mục đích xác minh. Nó hỗ trợ BYOK, vì vậy nếu bạn có khóa API OpenAI hoặc Anthropic, bạn có thể sử dụng mô hình của mình ngay lập tức.

Pro ($20/tháng ≒ khoảng 3.000 yên Nhật/tháng)

Pro có thể xử lý các dự án cá nhân và phát triển toàn diện. agent không giới hạn với mức giá dưới 3.000 yên Nhật mỗi tháng là một món hời.

Tối đa ($200/tháng ≒ khoảng 30.000 yên Nhật/tháng)

Gói hàng đầu chỉ dành cho mục đích sử dụng cá nhân. Nó có giới hạn sử dụng cao và được tối ưu hóa để sử dụng với Letta Code. Nó dành cho các ứng dụng được các kỹ sư sử dụng nhiều hàng ngày.

Doanh nghiệp (giá tùy chỉnh)

Hãy xem xét Enterprise nếu bạn là một công ty có yêu cầu bảo mật nghiêm ngặt hoặc điều hành một số lượng lớn agent.

Tự lưu trữ (hoàn toàn miễn phí)

Vì nó là nguồn mở nên bạn cũng có thể chạy nó trên máy chủ của riêng mình. Chi phí bằng 0 và không có hạn chế sử dụng. Tuy nhiên, cần có thời gian để quản lý cơ sở hạ tầng.

Cài đặt và bắt đầu với Letta AI

Phương pháp 1: Letta Cloud (được khuyến nghị/nhanh nhất)

Con đường ngắn nhất là dùng thử Cloud trước.

# Python SDKのインストール
pip install -U letta-client

from letta_client import Letta

# Letta Cloudに接続
client = Letta(token="YOUR_LETTA_API_KEY")

# エージェントを作成
agent = client.agents.create(
    model="openai/gpt-5",
    embedding="openai/text-embedding-3-small",
    memory_blocks=[
        {"label": "persona", "value": "あなたは親切な旅行プランナーです。"},
        {"label": "human", "value": "ユーザーはラーメンとスノーボードが好きです。"},
    ]
)

# メッセージを送る
response = client.agents.messages.create(
    agent_id=agent.id,
    messages=[{"role": "user", "content": "おすすめの旅行先を教えて"}]
)
print(response.messages[-1].content)

Bạn có thể lấy khóa API tại app.letta.com.

Phương pháp 2: Docker (tự lưu trữ)

# Dockerで自己ホスト起動
docker run \
  -v ~/.letta/.persist/pgdata:/var/lib/postgresql/data \
  -p 8283:8283 \
  -e OPENAI_API_KEY="your_openai_api_key" \
  letta/letta:latest

from letta_client import Letta

# ローカルサーバーに接続
client = Letta(
    base_url="http://localhost:8283",
    token="your_password"
)

Nếu bạn cũng sử dụng các mô hình địa phương như Ollama:

docker run \
  -v ~/.letta/.persist/pgdata:/var/lib/postgresql/data \
  -p 8283:8283 \
  -e OPENAI_API_KEY="your_openai_api_key" \
  -e OLLAMA_BASE_URL="http://host.docker.internal:11434" \
  letta/letta:latest

Phương pháp 3: pip (khởi động máy chủ trực tiếp)

pip install -U letta
pip install -U letta-client

# 環境変数を設定
export OPENAI_API_KEY=sk-...
export ANTHROPIC_API_KEY=...

# サーバーを起動（ポート8283）
letta server

ví dụ về cài đặt .env

OPENAI_API_KEY=sk-...
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434

# セキュリティ（本番環境では必ず変更）
SECURE=true
LETTA_SERVER_PASSWORD=your_strong_password

Cách sử dụng ADE (Môi trường phát triển agent)

Điểm khác biệt chính của Letta là ADE (Môi trường phát triển agent). Hãy coi nó như một "IDE" cho các AI agent.

Bạn có thể làm gì với ADE

• Trực quan hóa bộ nhớ: Kiểm tra nội dung của bộ nhớ lõi, bộ nhớ thu hồi và bộ nhớ lưu trữ trong thời gian thực
• Cuộc gọi công cụ theo dõi: Theo dõi những công cụ mà tổng đài viên gọi và theo thứ tự nào
• Chỉnh sửa bộ nhớ: Bạn có thể viết lại nội dung của các khối bộ nhớ theo cách thủ công.
• Gỡ lỗi cuộc hội thoại: Theo dõi lý do tại sao tổng đài viên đưa ra quyết định mà họ đã đưa ra

Khi phát triển các AI agent tự trị, việc tại sao agent lại đưa ra phản hồi này thường trở thành một bí ẩn. ADE giải quyết vấn đề đó một cách trực quan.

Nếu bạn sử dụng Letta Cloud, bạn cũng có thể sử dụng ADE từ gói miễn phí.

Ví dụ về mã thực tế: Nhân viên hỗ trợ khách hàng có bộ nhớ

from letta_client import Letta

client = Letta(token="YOUR_LETTA_API_KEY")

# カスタマーサポートエージェントを作成
agent = client.agents.create(
    name="support_agent_v1",
    model="openai/gpt-5",
    embedding="openai/text-embedding-3-small",
    memory_blocks=[
        {
            "label": "persona",
            "value": "あなたはEC企業のカスタマーサポート担当です。"
                     "常に丁寧かつ簡潔に回答します。"
        },
        {
            "label": "human",
            "value": "顧客情報：未設定"  # 会話を通じてエージェントが自動更新
        }
    ],
    tools=["send_message", "archival_memory_search", "core_memory_append"]
)

def support_chat(user_id: str, message: str) -> str:
    """ユーザーIDごとにエージェントを維持する"""
    response = client.agents.messages.create(
        agent_id=agent.id,
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": f"[ユーザーID: {user_id}] {message}"
            }
        ]
    )
    return response.messages[-1].content

# 使用例
print(support_chat("user_001", "先日注文した商品がまだ届きません"))
print(support_chat("user_001", "注文番号は何でしたっけ？"))
# 2回目の会話でも1回目の注文情報を記憶している

agent tự động cập nhật các khối con người thông qua các cuộc hội thoại. Lần tiếp theo cùng một người dùng đến, bạn có thể tham khảo các tương tác trước đây và phản hồi.

Letta AI vs Mem0 vs LangChain: chọn cái nào?

Có nhiều tùy chọn cho bộ nhớ AI agent. Tổ chức theo mục đích.

Những trường hợp Letta phù hợp

• Xây dựng hệ thống agent từ đầu
• Yêu cầu các cuộc trò chuyện dài hạn ngoài cửa sổ ngữ cảnh
• Tôi muốn gỡ lỗi chi tiết hành vi của agent.
• Tôi muốn có toàn quyền kiểm soát cơ sở hạ tầng của riêng mình (BYOC)

Các trường hợp Mem0 phù hợp

• Sử dụng các framework hiện có như LangChain, CrewAI và AutoGen
• Tôi chỉ muốn lưu hồ sơ người dùng
• Tôi muốn tạo ra thứ gì đó hoạt động nhanh chóng.

Những trường hợp LangMem phù hợp

• Đã xây dựng một agent với LangGraph
• Tôi không muốn rời khỏi hệ sinh thái LangChain

CrewAI là một "nền tảng thực thi và xây dựng agent" dành cho các doanh nghiệp cho phép nhân viên kinh doanh và kỹ sư cùng nhau xây dựng các AI agent và kiểm soát chúng một cách tập trung ngay cả sau khi thực thi. Nó hỗ trợ cả trình soạn thảo trực quan không có mã và mã Python, đồng thời có các tính năng quản lý như theo dõi nhật ký thực thi, RBAC và các luồng phê duyệt.

Đánh giá độc lập về Ban biên tập liên tục đánh giá hơn 500 công cụ AI. Điểm của bạn sẽ không thay đổi tùy thuộc vào việc bạn đặt quảng cáo hay có quan hệ đối tác.

Bài viết liên quan

• [Mới nhất năm 2026] Hướng dẫn đầy đủ của CrewAI | Giải thích kỹ lưỡng về cách sử dụng, phí và cách bắt đầu
• [Mới nhất năm 2026] Hướng dẫn đầy đủ về Con trỏ AI | Giải thích kỹ lưỡng về cách sử dụng, phí và kỹ thuật sử dụng
• [Mới nhất năm 2026] Hướng dẫn đầy đủ về AI tức thì | Giải thích kỹ lưỡng về cách sử dụng, phí và cách bắt đầu

Câu hỏi thường gặp

H. Letta AI (trước đây là MemGPT) có thể làm gì?

Letta AI là một framework mã nguồn mở cho phép các AI agent có trí nhớ dài hạn trong các cuộc hội thoại. Cấu trúc ba lớp của bộ nhớ lõi, bộ nhớ thu hồi và bộ nhớ lưu trữ giải quyết vấn đề LLM thông thường bị mất bộ nhớ sau mỗi cuộc hội thoại.

H. Tôi có thể sử dụng gì với gói miễn phí của Letta AI?

Gói miễn phí của Letta AI có giá 0 USD mỗi tháng và bao gồm 5.000 tín dụng mỗi tháng, tối đa 3 agent và bộ nhớ 1GB. Bạn cũng có thể sử dụng ADE (trình gỡ lỗi trực quan) và Letta Code, đồng thời bạn có thể đặt khóa API của riêng mình bằng BYOK.

Hỏi. Letta AI và MemGPT có giống nhau không?

MemGPT có nguồn gốc từ một bài nghiên cứu của UC Berkeley xuất bản vào năm 2023 và Letta là phần mở rộng của nghiên cứu đó thành một nền tảng thương mại. Về cơ bản, dự án tương tự đã được đổi tên và kho mã đã được hợp nhất thành letta-ai/letta.

H. Tôi có thể bắt đầu sử dụng Letta AI chỉ bằng Python không?

Bài viết hướng dẫn bạn cách bắt đầu sử dụng Python SDK. Nếu muốn sử dụng nó trên Đám mây, bạn có thể cài đặt SDK bằng pip install -U letta-client và tạo một agent bằng cách sử dụng khóa API lấy từ app.letta.com. Nếu bạn không thể viết mã, hãy xem xét các công cụ khác như Dify.

H. Letta AI có được tự lưu trữ miễn phí không?

Vì Letta AI là nguồn mở nên bạn có thể tự lưu trữ nó trên máy chủ của riêng mình và sử dụng nó mà không bị hạn chế. Trong Docker, hãy khởi động letta/letta:latest và kết nối cục bộ trên cổng 8283. Tuy nhiên, bạn sẽ chịu trách nhiệm về chi phí quản lý cơ sở hạ tầng.

Trang web chính thức của từng công cụ (thông tin chính)

Giá cả, chức năng và phạm vi hỗ trợ là thông tin chính được cung cấp bởi trang web chính thức của mỗi công ty. Bài viết này dựa trên xác minh tại thời điểm xuất bản, nhưng hãy nhớ kiểm tra từng trang chính thức để biết các điều kiện chính xác và mới nhất.

• CrewAI — Trang web chính thức (xem chi tiết)
• Dify — Trang web chính thức (xem chi tiết)
• Devin — Trang web chính thức (xem chi tiết)

Devin là một kỹ sư phần mềm AI, khi được yêu cầu thực hiện nhiệm vụ phát triển bằng ngôn ngữ tự nhiên, anh sẽ tự động xử lý mọi việc từ lập kế hoạch đến triển khai và xác minh. Khám phá kho lưu trữ, tạo mã, chạy thử nghiệm và gỡ lỗi bằng trình chỉnh sửa mã, thiết bị đầu cuối và trình duyệt trong môi trường đám mây chuyên dụng. Ngoài việc bổ sung tính năng và sửa lỗi, chúng tôi còn hỗ trợ di chuyển mã, đánh giá yêu cầu kéo và QA trực quan liên quan đến hoạt động của trình duyệt. Nó phù hợp cho các nhóm phát triển muốn giảm lượng tồn đọng và các kỹ sư không muốn tự mình xử lý các sửa chữa thường xuyên và điểm mạnh của nó là cho phép bạn kiểm tra tiến độ và thêm hướng dẫn khi cần thiết.