afrom letta import Client, Agent, Tool
client = Client(api_key=os.environ.
## Letta ADE का उपयोग (नो-कोड/लो-कोड पथ)
यदि आप विज़ुअल प्रोटोटाइप पसंद करते हैं, तो ADE आपको बिना कोड लिखे एजेंट, मेमोरी और टूल्स संयोजित करने देता है।
- ADE में नया एजेंट प्रोजेक्ट शुरू करें।
- एजेंट की भूमिका (सिस्टम प्रॉम्प्ट), टोन, सीमाएं निर्धारित करें।
- मेमोरी स्थायित्व और पुनर्प्राप्ति रणनीतियां कॉन्फ़िगर करें।
- कनेक्टर्स से टूल जोड़ें या कस्टम क्रियाएं परिभाषित करें।
- बातचीतों को इनलाइन टेस्ट करें, मेमोरी रिकॉर्ड देखें, थ्रेशोल्ड समायोजित करें।
- जब आपका प्रोटोटाइप सही व्यवहार करे तो उसे निर्यात करें या डेवलपर्स को सौंपें।
ADE घोषणा और ट्यूटोरियल देखें जिसमें वॉकथ्रू और संक्षिप्त परिचय वीडियो शामिल हैं।
## बेहतरीन Letta एजेंट डिजाइन: अनुभवी सर्वोत्तम प्रथाएँ
1) कार्य-परिप्रेक्ष्य से शुरुआत करें
- एक संकुचित दायरा परिभाषित करें (जैसे “वेब त्रुटियों के लिए सपोर्ट टिकट ट्रायज”) - न कि अस्पष्ट सामान्य कार्य।
2) संचालन प्रक्रियाओं को कोडित करें
- अपनी SOPs को सिस्टम प्रॉम्प्ट में डालें। उदाहरण: “जब ट्रायज उत्पादन प्रभाव सुझाए, तो प्राथमिकता= उच्च सेट करें और तुरंत वृद्धि करें। यदि उपलब्ध हो तो पुनरुत्पादन चरणावली अति आवश्यक।”
3) टूल स्कीमाओं को कड़ा बनाएं
- enums और आवश्यक फ़ील्ड्स लागू करें। इससे कल्पित (hallucinated) पैरामीटर कम होंगे।
4) मेमोरी को एक प्रोडक्ट सतह की तरह संभालें
- तय करें कि क्या याद रखना चाहिए (संपर्क, प्राथमिकताएं, पूर्व रिज़ॉल्यूशन) और क्या अस्थायी है (एकबार गणनाएँ)। मेमोरी ट्रेस नियमित जांचें।
5) असली डेटा से परीक्षण करें
- एजेंट को गुमनाम टिकट, दस्तावेज़, और उदाहरणों से प्रारंभ करें। विफलता के कारणों (अनुपस्थित संदर्भ, गलत प्राथमिकता) को देखें और प्रॉम्प्ट्स/टूल्स को परिष्कृत करें।
6) गार्डरेल्स > बाद की सफाई
- टूल्स में वैधता जोड़ें। यदि एजेंट गलत इनपुट सुझाता है, तो आपका हैंडलर पकड़कर दिशानिर्देश दे।
7) सब कुछ मापन करें
- टूल कॉल्स, मेमोरी लेखन, और संदेश स्तर की टेलीमेट्री लॉग करें। मुख्य मीट्रिक्स (सफलता दर, समाधान समय) के लिए डैशबोर्ड बनाएं।
8) अपने एजेंट्स का संस्करण प्रबंधित करें
- प्रॉम्प्ट, टूल्स, और मेमोरी नीतियों में परिवर्तनों को ट्रैक करें। उत्पादन के लिए सत्यापित संस्करण पिन करें, स्टेजिंग में पुनरावृत्ति करें।
## आम वर्कफ़्लोज़ जिन्हें आप Letta के साथ भेज सकते हैं
- कस्टमर सपोर्ट
- थ्रेड्स का सारांश बनाएं, समाधान प्रस्तावित करें, टिकट बनाएं, हितधारकों को सूचित करें।
- रिसर्च असिस्टेंट
- प्रश्न योजना बनाएं, स्रोत खोजें, संश्लेषित करें, स्रोत नोट्स मेमोरी में स्टोर करें।
- बिक्री/कस्टमर सर्विस ऑप्स
- कॉल नोट्स पार्स करें, अगले कदम निकालें, टूल्स के माध्यम से CRM अपडेट करें, टेम्प्लेटेड ईमेल के साथ फॉलो-अप करें।
- आंतरिक ऑटोमेशन
- कतारें मॉनिटर करें, रनबुक ट्रिगर करें, स्थिति अपडेट फाइल करें, और शिफ्ट्स के बीच संदर्भ बनाए रखें।
## समस्या समाधान: जब चीजें ठीक से काम न करें
- एजेंट चीजें भूल जाता है
- जांचें कि मेमोरी सक्षम है और पुनर्प्राप्ति थ्रेशोल्ड उपयुक्त हैं। यह भी सुनिश्चित करें कि आपके आइटम वास्तव में संरक्षित हो रहे हैं।
- टूल कॉल गलत बने हैं
- स्कीमाओं को कड़ा करें, enums जोड़ें, और त्रुटि-मुक्त सुझाव देने वाले संरचित त्रुटि संदेश लौटाएं।
- एजेंट बहुत अधिक या बहुत कम बोलता है
- सिस्टम प्रॉम्प्ट शैली गाइड को समायोजित करें और 2–3 इनलाइन उदाहरण दें।
- विपरीत निर्देश
- अपने संचालन नियमों का समेकन करें। स्पष्ट प्राथमिकताएं उपयोग करें: “हमें हमेशा X को Y से पहले करें।”
- अपडेट के बाद विचलन
- उत्पादन में संस्करण लॉक करें। परिवर्तन कैनरी रिलीज़ के साथ करें।
## सुरक्षा और अनुपालन के त्वरित नोट्स
- टूल्स को विश्वसनीय कोड पाथ मानें — प्रमाणित करें और स्कोप करें।
- मेमोरी ट्रेस लॉग करते समय संवेदनशील डेटा छुपाएं।
- मेमोरी में PII पर विचार करें: संरक्षण नीति, पहुँच नियंत्रण, एन्क्रिप्शन।
## प्रोटोटाइप से उत्पादन तक: एक संक्षिप्त चेकलिस्ट
- एजेंट के लिए स्पष्ट OKRs (सफलता क्या है?).
- संकुचित दायरा और SOP-प्रेरित सिस्टम प्रॉम्प्ट।
- कड़े टूल स्कीमा साथ में वैधता और परीक्षण।
- मेमोरी रणनीति दस्तावेजीकृत और वास्तविक कार्यों से मान्य।
- निगरानी (लॉग, मीट्रिक्स, अलर्ट) सक्षम।
- संस्करण प्रबंधन और रोलबैक योजना।
- स्टेजिंग और उत्पादन वातावरण पृथक।
## अतिरिक्त सीखने के संसाधन
- परिचय वीडियो: अपना पहला स्थायी एजेंट बनाएं।
- क्विकस्टार्ट (Python/TS) और कोड स्निपेट्स।
- एजेंट आर्किटेक्चर और सर्वोत्तम प्रथाएँ।
- ADE घोषणा और मार्गदर्शन।
- पैकेज नाम परिवर्तन और संगतता नोट्स।
- ओपन-सोर्स रिपो और पृष्ठभूमि।
## वैसे: [Sider.AI](https://sider.ai) के साथ तेज पुनरावृत्ति
यदि आप प्रॉम्प्ट दस्तावेजीकरण कर रहे हैं, उदाहरणों का परीक्षण कर रहे हैं, या एजेंट संस्करणों के बीच आउटपुट की तुलना कर रहे हैं, तो यह फायदेमंद होता है कि आप आर्टिफैक्ट्स को एक साथ रखें और तेजी से पुनरावृत्ति करें। ध्यान दें, [Sider.AI](https://sider.ai) (https://sider.ai/) टीमों को प्रॉम्प्ट्स, नोट्स, और डिफ़्स कैप्चर करने में मदद कर सकता है जब आप एजेंट बनाएँ और परीक्षण करें—यह तब उपयोगी होता है जब कई लोग SOP पर परिष्करण या टूल स्कीमाओं का मूल्यांकन कर रहे हों।
## मुख्य निष्कर्ष
- Letta आपको मेमोरी, टूल्स, और स्थायी राज्य के साथ राज्ययुक्त एजेंट बनाने में मदद करता है।
- स्थिरता के लिए एक संकुचित कार्य और कड़े स्कीमा से शुरुआत करें।
- कोड-फर्स्ट वर्कफ़्लोज़ के लिए SDK और विज़ुअल प्रोटोटाइपिंग के लिए ADE का उपयोग करें।
- लाइव जाने से पहले असली डेटा के साथ उपकरण मापन, संस्करण, और परीक्षण करें।
- सर्वोत्तम प्रथाओं के अनुरूप रहने के लिए आधिकारिक क्विकस्टार्ट और एजेंट गाइड्स का लाभ उठाएं।
### अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
Q1: Letta क्या है और यह सामान्य चैटबॉट से कैसे अलग है?
Letta एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म है जो स्थायी मेमोरी और टूल ऑर्केस्ट्रेशन वाले राज्ययुक्त AI एजेंट बनाता है, न कि केवल एक स्टेटलेस चैट रैपर। यह एजेंट का राज्य संग्रहित करता है, टूल स्कीमा लागू करता है, और सत्रों के बीच मेमोरी और वर्कफ़्लोज़ प्रबंधित करने देता है।
Q2: मैं जल्दी से Letta का उपयोग कैसे शुरू कर सकता हूँ?
Python या TypeScript के लिए डेवलपर क्विकस्टार्ट का पालन करें, अपना पहला एजेंट बनाएं और टूल जोड़ें। अगर आप विज़ुअल पथ पसंद करते हैं, तो ADE का उपयोग करें मेमोरी, प्रॉम्प्ट, और टूल्स कॉन्फ़िगर करने के लिए और फिर अपना सेटअप एक्सपोर्ट करें।
Q3: क्या Letta उपयोगकर्ता की प्राथमिकताएं और पिछले कार्य याद रख सकता है?
हाँ। Letta स्थायी मेमोरी का समर्थन करता है ताकि एजेंट प्राथमिकताएं, निर्णय, और परिणाम संग्रहित कर सकें और फिर भविष्य की बातचीत में उन्हें सन्दर्भ के अनुसार पुनः प्राप्त कर सकें। मेमोरी नीतियाँ कॉन्फ़िगर करें और वास्तविक कार्यों से सत्यापित करें।
Q4: Letta एजेंट्स में टूल्स कैसे काम करते हैं?
आप कड़े इनपुट स्कीमा के साथ फंक्शन पंजीकृत करते हैं ताकि एजेंट उन्हें विश्वसनीय रूप से कॉल कर सके। वैधता जोड़ें, enums का उपयोग करें, और जब इनपुट गलत हों तो सुधारात्मक व्यवहार के लिए संरचित त्रुटियां लौटाएं।
Q5: क्या Letta वही है जो MemGPT था?
Letta, MemGPT अनुसंधान और पारिस्थितिकी तंत्र पर आधारित है लेकिन अब वही वर्तमान प्लेटफ़ॉर्म और पैकेज है जिसे आपको उपयोग करना चाहिए। पैकेज नाम परिवर्तन नोट्स और खुला रिपो इस बदलाव और अद्यतन APIs को समझाते हैं।