Letta（旧MemGPT）でメモリ付きAIエージェントを作る：個人開発でのパーソナルAI構築ガイド

「ChatGPTって会話をまたいで覚えてくれないよな……」と思ったことはないですか？毎回コンテキストを貼り直すの、地味にしんどい。

そのしんどさを解決するのが Letta（旧MemGPT）です。会話をまたいで記憶が続くAIエージェントをセルフホストで作れるOSSで、先週あたりからまたGitHubのトレンドに上がってきています。スター数は現在 13,000超。

僕も個人プロジェクトで「自分専用のAIアシスタント」を作りたくて試してみたんですが、想像以上に柔軟で、ちゃんと「記憶する」AIが作れました。今回はその手順を丸ごとシェアします。

Lettaとは何をしてくれるのか（3行まとめ）

細かい説明の前に、結論から言います。

• LLM（GPT-4oやClaude等）に長期記憶を持たせられる
• 会話履歴・ユーザー情報・カスタム情報を永続化できる
• REST APIとPython SDKで自分のアプリに組み込める

もともと「MemGPT」として論文発表されたプロジェクトで、2024年に「Letta」にリブランドされました。コアのアイデアは「OSのメモリ管理をLLMに応用する」という発想で、インコンテキスト（短期）とアーカイブ（長期）をエージェントが自律的に使い分けます。

副業エンジニア的な視点で言うと、「自分専用のコンテキスト付きアシスタント」や「ユーザーを覚えてくれるチャットボット」を作るときに刺さります。

インストールと初期セットアップ

Dockerを使うのが一番楽です。5分あれば動きます。