afrom letta import Client, Agent, Tool
client = Client(api_key=os.environ.
## Verwendung von Letta ADE (No-Code/Low-Code-Pfad)
Wenn Sie visuelle Prototypen bevorzugen, können Sie mit der ADE Agenten, Speicher und Tools zusammenstellen, ohne Code zu schreiben.
- Starten Sie ein neues Agentenprojekt in ADE.
- Definieren Sie die Rolle (System-Prompt), den Ton und die Grenzen des Agenten.
- Konfigurieren Sie die Speicherpersistenz und Abrufstrategien.
- Fügen Sie Tools hinzu, indem Sie aus Konnektoren auswählen oder benutzerdefinierte Aktionen definieren.
- Testen Sie Konversationen inline, beobachten Sie Speicherschreibvorgänge und passen Sie Schwellenwerte an.
- Exportieren oder übergeben Sie an Entwickler, sobald sich Ihr Prototyp korrekt verhält.
Weitere Informationen finden Sie in der ADE-Ankündigung und im Tutorial sowie in einem kurzen Einführungsvideo.
## Entwerfen von großartigen Letta-Agenten: Meinungsstarke Best Practices
1) Beginnen Sie mit der zu erledigenden Aufgabe
- Definieren Sie einen engen Umfang (z. B. „Support-Tickets für Webfehler triagieren“), nicht einen vagen Generalisten.
2) Kodieren Sie Betriebsabläufe
- Fügen Sie Ihre SOPs in den System-Prompt ein. Beispiel: „Wenn die Triage Produktionsauswirkungen vorschlägt, eskalieren Sie und setzen Sie die Priorität=hoch. Fügen Sie immer Reproduktionsschritte hinzu, falls verfügbar.“
3) Machen Sie Tool-Schemas streng
- Erzwingen Sie Enums und erforderliche Felder. Dies reduziert halluzinierte Parameter.
4) Behandeln Sie den Speicher wie eine Produktoberfläche
- Entscheiden Sie, was einprägsam sein soll (Kontakte, Präferenzen, frühere Lösungen) und was kurzlebig sein soll (einmalige Berechnungen). Untersuchen Sie regelmäßig Speicher-Traces.
5) Testen Sie mit echten Daten
- Seeden Sie den Agenten mit anonymisierten Tickets, Dokumenten und Beispielen. Beobachten Sie Fehlermodi (fehlender Kontext, falsche Priorität) und verfeinern Sie Prompts/Tools.
6) Schutzmaßnahmen > nachträgliche Bereinigung
- Fügen Sie Validierung in Tools hinzu. Wenn der Agent ungültige Eingaben vorschlägt, sollte Ihr Handler diese abfangen und mit Anleitungen reagieren.
7) Instrumentieren Sie alles
- Protokollieren Sie Tool-Aufrufe, Speicherschreibvorgänge und Telemetrie auf Nachrichtenebene. Erstellen Sie Dashboards für wichtige Metriken (Erfolgsrate, Zeit bis zur Lösung).
8) Versionieren Sie Ihre Agenten
- Verfolgen Sie Änderungen an Prompts, Tools und Speicherrichtlinien. Pinnen Sie bekannte, gute Versionen für die Produktion, iterieren Sie im Staging.
## Häufige Workflows, die Sie mit Letta ausliefern können
- Kundensupport
- Fassen Sie Threads zusammen, schlagen Sie eine Lösung vor, erstellen Sie Tickets, benachrichtigen Sie Stakeholder.
- Rechercheassistent
- Planen Sie Abfragen, suchen Sie Quellen, synthetisieren Sie, speichern Sie Quellnotizen im Speicher.
- Vertriebs-/CS-Betrieb
- Analysieren Sie Gesprächsnotizen, extrahieren Sie nächste Schritte, aktualisieren Sie CRM über Tools, verfolgen Sie mit E-Mails mit Vorlagen.
- Interne Automatisierung
- Überwachen Sie Warteschlangen, lösen Sie Runbooks aus, reichen Sie Statusaktualisierungen ein und behalten Sie den Kontext über Schichten hinweg bei.
## Fehlerbehebung: Wenn sich Dinge nicht richtig verhalten
- Der Agent vergisst Dinge
- Überprüfen Sie, ob der Speicher aktiviert ist und die Abrufschwellenwerte angemessen sind. Überprüfen Sie, ob Ihre Elemente tatsächlich persistent gespeichert werden.
- Tool-Aufrufe sind fehlerhaft
- Verschärfen Sie Schemas, fügen Sie Enums hinzu und geben Sie strukturierte Fehler mit Korrekturhinweisen zurück.
- Der Agent ist zu ausführlich oder zu kurz
- Passen Sie den Stilratgeber für System-Prompts an und geben Sie 2–3 Inline-Beispiele an.
- Widersprüchliche Anweisungen
- Konsolidieren Sie Ihre Betriebsregeln. Verwenden Sie explizite Prioritäten: „Tun Sie immer X vor Y.“
- Drift nach Updates
- Versionieren Sie in der Produktion. Rollen Sie Änderungen mit Kanarienvögeln aus.
## Kurze Hinweise zu Sicherheit und Compliance
- Behandeln Sie Tools als vertrauenswürdige Codepfade – authentifizieren und beschränken Sie sie.
- Schwärzen Sie sensible Daten, bevor Sie Speicher-Traces protokollieren.
- Berücksichtigen Sie PII im Speicher: Aufbewahrungsrichtlinien, Zugriffskontrollen, Verschlüsselung.
## Vom Prototyp zur Produktion: Eine kurze Checkliste
- Klare OKRs für den Agenten (was ist Erfolg?).
- Enger Umfang und SOP-gesteuerter System-Prompt.
- Strenge Tool-Schemas mit Validierung und Tests.
- Speicherstrategie dokumentiert und mit realen Aufgaben validiert.
- Observability (Protokolle, Metriken, Warnungen) eingerichtet.
- Versionierung und Rollback-Plan.
- Staging- und Produktionsumgebungen getrennt.
## Zusätzliche Lernressourcen
- Einführungsvideo: Erstellen Sie Ihren ersten persistenten Agenten.
- Schnellstart (Python/TS) mit Code-Snippets.
- Agentenarchitektur und Best Practices.
- ADE-Ankündigung und Walkthrough.
- Paketumbenennung und Kompatibilitätshinweise.
- Open-Source-Repo und Hintergrund.
## Übrigens: Schnellere Iteration mit [Sider.AI](https://sider.ai)
Wenn Sie Prompts dokumentieren, Beispiele testen oder Ausgaben über Agentenversionen hinweg vergleichen, ist es praktisch, Artefakte nebeneinander zu behalten und schnell zu iterieren. Erwähnenswert ist, dass [Sider.AI](https://sider.ai) (https://sider.ai/) Teams dabei helfen kann, Prompts, Notizen und Diffs zu erfassen, während Sie Agenten erstellen und testen – nützlich, wenn mehrere Personen eine SOP verfeinern oder Tool-Schemas bewerten.
## Wichtigste Erkenntnisse
- Letta hilft Ihnen beim Erstellen von zustandsbehafteten Agenten mit Speicher, Tools und persistentem Zustand.
- Beginnen Sie mit einer engen, zu erledigenden Aufgabe und strengen Schemas für Stabilität.
- Verwenden Sie das SDK für Code-First-Workflows oder ADE für visuelle Prototypen.
- Instrumentieren, versionieren und testen Sie mit echten Daten, bevor Sie live gehen.
- Nutzen Sie den offiziellen Schnellstart und die Agenten-Leitfäden, um mit den Best Practices Schritt zu halten.
### FAQ
F1:Was ist Letta und wie unterscheidet es sich von einem normalen Chatbot?
Letta ist eine Plattform zum Erstellen von zustandsbehafteten KI-Agenten mit persistentem Speicher und Tool-Orchestrierung, nicht nur ein zustandsloser Chat-Wrapper. Es speichert den Agentenzustand, erzwingt Tool-Schemas und ermöglicht es Ihnen, Speicher und Workflows sitzungsübergreifend zu verwalten.
F2:Wie kann ich Letta schnell verwenden?
Folgen Sie dem Entwickler-Schnellstart für Python oder TypeScript, um Ihren ersten Agenten zu erstellen und Tools hinzuzufügen. Wenn Sie einen visuellen Pfad bevorzugen, verwenden Sie die ADE, um Speicher, Prompts und Tools zu konfigurieren, bevor Sie Ihre Einrichtung exportieren.
F3:Kann sich Letta an Benutzerpräferenzen und vergangene Aufgaben erinnern?
Ja. Letta unterstützt persistenten Speicher, sodass Agenten Präferenzen, Entscheidungen und Ergebnisse speichern und diese in zukünftigen Interaktionen kontextbezogen abrufen können. Konfigurieren Sie Speicherrichtlinien und validieren Sie mit realen Aufgaben.
F4:Wie funktionieren Tools in Letta-Agenten?
Sie registrieren Funktionen mit strengen Eingabeschemas, sodass der Agent sie zuverlässig aufrufen kann. Fügen Sie Validierung hinzu, verwenden Sie Enums und geben Sie strukturierte Fehler zurück, um ein korrektives Verhalten zu steuern, wenn Eingaben falsch sind.
F5:Ist Letta dasselbe wie MemGPT?
Letta baut auf der MemGPT-Forschung und dem Ökosystem auf, ist aber die aktuelle Plattform und das aktuelle Paket, das Sie verwenden sollten. Die Paketumbenennungshinweise und das offene Repo erläutern den Übergang und die aktualisierten APIs.