Letta と Mem0 の比較

どちらもメモリ / コンテキストに分類しています。数値はGitHub APIから取得したもので、評価は本サイトによるものです。

基本情報の比較

基本情報の比較LettaMem0
ライセンスApache-2.0Apache-2.0
言語PythonPython, TypeScript
提供形態セルフホスト / マネージドクラウドセルフホスト / マネージドクラウド
成熟度成長期成長期
スター24.3k63.3k
直近7日間のスター増加数+4 ★+11 ★
フォーク2.6k7.4k
オープンIssue43670
最終コミット2026年8月14日2026年8月15日
開発状況活発活発

それぞれの位置づけ

Letta

コンテキストウィンドウをRAM、それ以外をディスクとみなし、何を読み込み何を退避するかをエージェント自身に判断させます。この枠組みにより、無期限に動き続けるエージェントが扱える対象になります。既存スタックにメモリライブラリを後付けするより、思想への踏み込みが大きい選択です。

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Mem0

会話から永続的な事実を抽出し、次回以降の実行で関連するものだけを取り出します。肥大化する会話履歴をそのままコンテキストに流し込む方式を避けられるのが利点です。セッションをまたいでユーザーを記憶させたい用途に向きます。何を保存するかはモデルの判断に委ねられるため、自分のデータで抽出品質を検証してから本番投入することを勧めます。

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できること

Letta

  • 手元でメモリ付きエージェントを起動npm install -g @letta-ai/letta-codeでCLIを導入し、lettaコマンドを実行すると自分のマシン上でメモリを持つエージェントが起動します(Node.js 22.19以上が必要)。エージェントはデスクトップアプリやSlackなどのチャネル経由でも実行できます。
  • 自作アプリに状態付きエージェントを組み込むTypeScript版のAgent SDKではnpm install @letta-ai/letta-agent-sdkを導入し、createAgentにモデル名とhuman、personaを渡してエージェントを作成し、resumeSessionとsession.stream()で応答を逐次受け取ります。モデルはanthropic/claude-opus-4-8のような文字列で指定し、特定のプロバイダには依存しません。
  • 実行場所をbackendの指定で切り替え同じコードのままLettaのエージェントクラウドであるConstellation、自前のApp Server、そしてbackendにlocalを指定してLetta Codeをサブプロセス起動する完全ローカル実行を選べます。
  • 既存のV1 SDKはそのまま使える旧世代のV1 SDKであるTypeScript向けの@letta-ai/letta-clientとPython向けのletta-clientは、現在もLetta APIを直接呼び出せます。READMEが新規プロジェクトに勧めているのはAgent SDKのほうです。
  • 新規採用はletta-code側から本リポジトリはV1 APIを提供する旧サーバーであり、開発の主体はletta-ai/letta-codeへ移っています。APIサーバーを自前で運用する場合はApp Serverを使います。

Mem0

  • ユーザーの情報を次の会話へ引き継ぐmemory.add(messages, user_id=...)が会話から永続的な事実を抽出し、memory.searchにuser_idフィルタとtop_kを指定すると次の推論に必要な分だけを取り出せます。
  • ハイブリッド検索を有効にするpip install mem0ai[nlp]とspaCyのen_core_web_smを導入すると、密ベクトル検索にBM25のキーワード一致とエンティティ抽出が加わります。
  • 保存された内容を検証するnpm install -g @mem0/cliで入るCLIのmem0 addとmem0 searchに--user-idを付けて実行し、抽出器が実際に何を残したかをアプリに組み込む前に確認できます。
  • メモリサーバーを自前で運用serverディレクトリでmake bootstrapを実行すると、スタックの起動、管理者の作成、初回APIキーの発行までが一度に終わります。認証は既定で有効で、AUTH_DISABLED=trueを使うのはローカル開発のときだけです。
  • 既存リポジトリへ組み込むnpx skills addで追加する/mem0-integrateと/mem0-test-integrationが、Claude CodeやCursorなどskills標準に対応したツール上でテスト先行の統合作業を実行します。