【letta-code】让代码助手真正“记住你”：Letta Code 的持久化智能代理实践

作者提米哥

【letta-code网址】：https://github.com/letta-ai/letta-code

项目简介
Letta Code 是一个以记忆为核心的编程辅助工具，基于 Letta API 构建，它将传统的一次性会话升级为长期存活、持续学习的智能代理，解决开发者在多轮协作中反复重复上下文、无法积累经验的问题。

核心功能
– ✅ 长期存活的持久化代理：同一代理跨会话保留记忆与知识，不随终端关闭而重置
– ✅ 多模型无缝切换：原生支持 Claude Sonnet/Opus 4.5、GPT-5.2-Codex、Gemini 3 Pro、GLM-4.7 等主流编码大模型
– ✅ 本地化 LLM 接入：通过 /connect 命令配置 OpenAI、Anthropic 等自有 API 密钥，或连接私有 Docker 部署的 Letta 服务
– ✅ 主动记忆管理：支持 /init 初始化记忆系统、/remember 显式存档关键信息、/clear 新建对话线程（不影响长期记忆）
– ✅ 技能学习与复用：支持 .skills 目录管理可复用技能模块，并可通过 /skill 命令让代理从当前交互中自主提炼新技能

快速上手
安装命令已在 README 中明确给出：

npm install -g @letta-ai/letta-code

安装后进入任意项目目录，运行 letta 启动 CLI；首次使用建议执行 /init 初始化代理记忆，再通过 /connect 配置 API 密钥。

适用场景
适合需要长期、深度人机协作的开发者：例如持续迭代同一项目的个人开发者、技术团队中希望共享统一“代码助手人格”的协作组、或正在探索 AI 编程工作流稳定性的早期采用者。它尤其适用于那些厌倦了每次重启都要重新解释项目结构、技术栈和约定的用户——让助手真正成为“记得住事的同事”。

总结
Letta Code 以“记忆优先”为设计锚点，清晰区分了传统会话式 CLI 与 agent-based 编程助手的本质差异。其核心价值不在于单次响应速度或模型参数量，而在于构建可持续演进的协作关系。目前公开文档与功能入口完整，但部分高级能力（如技能学习的具体机制、记忆存储格式）需跳转至官网查阅，建议访问其主页获取更详细信息。

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