afrom letta import Client, Agent, Tool
client = Client(api_key=os.environ.
## Ús de Letta ADE (ruta sense codi/baix codi)
Si prefereixes la creació de prototips visuals, l'ADE et permet compondre agents, memòria i eines sense escriure codi.
- Inicia un nou projecte d'agent a l'ADE.
- Defineix el rol de l'agent (indicació del sistema), el to i les fronteres.
- Configura la persistència de memòria i les estratègies de recuperació.
- Afegeix eines seleccionant-les entre connectors o definint accions personalitzades.
- Prova converses en línia, observa les escriptures de memòria, ajusta els llindars.
- Exporta o transfereix als desenvolupadors un cop el teu prototip es comporti correctament.
Consulta l'anunci i el tutorial de l'ADE per obtenir una explicació i un vídeo introductori ràpid.
## Disseny d'agents Letta excel·lents: millors pràctiques amb opinió
1) Comença amb la feina a fer
- Defineix un àmbit estret (p. ex., "triar bitllets de suport per a errors web"), no un generalista vague.
2) Codifica els procediments operatius
- Posa els teus PO a l'indicació del sistema. Exemple: "Quan el triatge suggereix un impacte en la producció, augmenta l'escalada i estableix la prioritat=alta. Inclou sempre els passos de reproducció si estan disponibles."
3) Fes que els esquemes d'eines siguin estrictes
- Aplica enums i camps obligatoris. Això redueix els paràmetres al·lucinats.
4) Tracta la memòria com una superfície de producte
- Decideix què hauria de ser memorable (contactes, preferències, resolucions anteriors) i què hauria de ser efímer (càlculs puntuals). Inspecciona els rastres de memòria regularment.
5) Prova amb dades reals
- Sembra l'agent amb bitllets, documents i exemples anonimitzats. Observa els modes d'error (context que falta, prioritat incorrecta) i perfecciona les indicacions/eines.
6) Proteccions > neteja posterior
- Afegeix validació a les eines. Si l'agent proposa entrades no vàlides, el teu gestor hauria de detectar-les i respondre amb orientació.
7) Instrumenta-ho tot
- Enregistra les cridades d'eines, les escriptures de memòria i la telemetria a nivell de missatge. Crea panells per a mètriques clau (taxa d'èxit, temps de resolució).
8) Versiona els teus agents
- Fes un seguiment dels canvis a les indicacions, les eines i les polítiques de memòria. Fixa versions conegudes per a la producció, itera en la posada en escena.
## Fluxos de treball comuns que pots enviar amb Letta
- Atenció al client
- Resumeix els fils, proposa la resolució, crea bitllets, notifica a les parts interessades.
- Assistent de recerca
- Planifica consultes, cerca fonts, sintetitza, emmagatzema notes de fonts a la memòria.
- Operacions de vendes/CS
- Analitza les notes de trucades, extreu els passos següents, actualitza el CRM mitjançant eines, fes un seguiment amb correus electrònics amb plantilla.
- Automatització interna
- Supervisa les cues, activa els runbooks, arxiva les actualitzacions d'estat i manté el context entre torns.
## Resolució de problemes: Quan les coses no es comporten
- L'agent oblida les coses
- Verifica que la memòria estigui activada i que els llindars de recuperació siguin apropiats. Comprova si els teus elements s'estan persistint realment.
- Les cridades d'eines estan mal formades
- Endureix els esquemes, afegeix enums i retorna errors estructurats amb consells correctius.
- L'agent és massa prolix o massa breu
- Ajusta la guia d'estil de l'indicació del sistema i proporciona 2-3 exemples en línia.
- Instruccions contradictòries
- Consolida les teves regles operatives. Utilitza prioritats explícites: "Fes sempre X abans de Y."
- Deriva després de les actualitzacions
- Bloqueja la versió en producció. Desplega els canvis amb canaris.
## Notes ràpides sobre seguretat i compliment
- Tracta les eines com a rutes de codi de confiança: autentica't i defineix-ne l'àmbit.
- Redacta les dades sensibles abans d'enregistrar els rastres de memòria.
- Considera la PII a la memòria: polítiques de retenció, controls d'accés, xifratge.
## Del prototip a la producció: Una llista de verificació curta
- OKR clars per a l'agent (què és l'èxit?).
- Àmbit estret i indicació del sistema impulsada per SOP.
- Esquemes d'eines estrictes amb validació i proves.
- Estratègia de memòria documentada i validada amb tasques reals.
- Observabilitat (registres, mètriques, alertes) connectada.
- Versionament i pla de reversió.
- Entorns de posada en escena i producció separats.
## Recursos d'aprenentatge addicionals
- Vídeo introductori: crea el teu primer agent persistent.
- Iniciació ràpida (Python/TS) amb fragments de codi.
- Arquitectura de l'agent i millors pràctiques.
- Anunci i explicació de l'ADE.
- Notes sobre el canvi de nom i la compatibilitat del paquet.
- Repositori de codi obert i antecedents.
## Per cert: Iteració més ràpida amb [Sider.AI](https://sider.ai)
Si estàs documentant indicacions, provant exemples o comparant resultats entre versions d'agent, és útil mantenir els artefactes un al costat de l'altre i iterar ràpidament. Val la pena destacar que [Sider.AI](https://sider.ai) (https://sider.ai/) pot ajudar els equips a capturar indicacions, notes i diferències mentre construeixes i proves agents, útil quan diverses persones estan perfeccionant un SOP o avaluant esquemes d'eines.
## Conclusions clau
- Letta t'ajuda a construir agents amb estat amb memòria, eines i estat persistent.
- Comença amb una feina estreta per fer i esquemes estrictes per a l'estabilitat.
- Utilitza l'SDK per a fluxos de treball de codi primer o ADE per a la creació de prototips visuals.
- Instrumenta, versiona i prova amb dades reals abans de posar-te en marxa.
- Aprofita la iniciació ràpida oficial i les guies d'agents per mantenir-te alineat amb les millors pràctiques.
### FAQ
Q1:Què és Letta i en què es diferencia d'un chatbot normal?
Letta és una plataforma per a la construcció d'agents d'IA amb estat amb memòria persistent i orquestració d'eines, no només un embolcall de xat sense estat. Emmagatzema l'estat de l'agent, aplica esquemes d'eines i et permet gestionar la memòria i els fluxos de treball entre sessions.
Q2:Com puc començar a utilitzar Letta ràpidament?
Segueix la iniciació ràpida per a desenvolupadors per a Python o TypeScript per crear el teu primer agent i afegir eines. Si prefereixes un camí visual, utilitza l'ADE per configurar la memòria, les indicacions i les eines abans d'exportar la teva configuració.
Q3:Pot Letta recordar les preferències de l'usuari i les tasques passades?
Sí. Letta admet la memòria persistent perquè els agents puguin emmagatzemar preferències, decisions i resultats, i després recuperar-los contextualment en futures interaccions. Configura les polítiques de memòria i valida-les amb tasques reals.
Q4:Com funcionen les eines als agents de Letta?
Registres funcions amb esquemes d'entrada estrictes perquè l'agent pugui cridar-les de manera fiable. Afegeix validació, utilitza enums i retorna errors estructurats per guiar el comportament correctiu quan les entrades estan desactivades.
Q5:Letta és el mateix que MemGPT?
Letta es basa en la investigació i l'ecosistema de MemGPT, però és la plataforma i el paquet actual que hauries d'utilitzar. Les notes de canvi de nom del paquet i el repositori obert expliquen la transició i les API actualitzades.