Letta
ステートフルエージェント
強み
- MemGPT 系譜
- OSS
- 階層コンテキスト
- 研究向き
- 活発なコミュニティ
制限事項
- エージェント スコープ
- バージョン無
- 監査性弱
- LoCoMo 74% で劣る
- 統治弱い
フルメモリプラットフォーム
MemoryLake
AI メモリインフラ
強み
- 6 タイプ
- Git バージョン
- 来歴
- LoCoMo 94.03%
- マルチモーダル
- 企業制御
検討事項
- ランタイムでない
- クロス持続で価値
- 配備依存価格
機能別比較
| 機能 | Letta | MemoryLake |
|---|---|---|
| 範囲 | エージェント単位 | 跨エージェント |
| モデル | コア + アーカイブ | 6 タイプ + バージョン |
| ポータビリティ | Letta 依存 | どの LLM でも |
| バージョン | 未重視 | Git |
| 来歴 | 暗黙 | ソース単位 |
| LoCoMo | 74% | 94.03% |
| マルチモーダル | テキスト | 完全 |
| 企業 | OSS + Cloud | SOC 2 他 |
| 配備 | Self/Cloud | 管理クラウド |
| 最適 | 単一エージェント | 跨エージェントメモリ |
アーキテクチャ 比較
Letta は階層コンテキストを管理。MemoryLake は跨エージェントメモリレイクを提供。
Letta エージェントメモリ
エージェント スコープ
コア + アーカイブ
ツール ページイン
単一 LLM
MemoryLake 層
マルチモーダル入力
6 タイプ + 来歴
混合インデックス
どのエージェントへも
どちらがあなたに合っていますか？
Letta を選ぶ場合…
- 単一エージェント
- MemGPT モデル
- OSS 優先
- ポータビリティ後回し
- ツール層で構成
MemoryLake を選ぶ場合…
- マルチ エージェント
- バージョン/来歴
- 検証精度
- マルチモーダル
- 遵守
- 長期基盤
よくある質問
Letta は？
強力なエージェント ランタイム。
直接比較？
部分的。
統合？
可能。
誰向き Letta？
単一エージェント プロトタイプ。
誰向き MemoryLake？
マルチ エージェント プロダクション。
違い？
タイプ、来歴、バージョン、ポータビリティ。
OSS？
MemoryLake は管理型。
RAG 置換？
いいえ。
価格？
可変。
要点？
エージェント状態 vs 持続メモリ。