Mayıs 2026 güncellemesi
Letta, bir LLM'nin bağlam penceresini RAM'in OS analoğu olarak ele almayı ve daha az alakalı gerçekleri değiştirmek için "memory paging" kullanmayı öneren 2023 araştırma makalesi MemGPT'nin üretim sınıfı evrimidir. Framework Apache 2.0 altında açık kaynak olarak gönderilir ve otonom AI ajanları oluşturan mühendislik takımları için tasarlanmıştır — döngüde bir insan olmadan birden çok adımda hareket eden, oturumlar boyunca durum koruyan ve kendi memory'leri hakkında akıl yürütmesi gereken ajanlar.
Letta'nın katmanlı memory'si üç katmana sahiptir: core memory (her zaman bağlamda, ajan tarafından araç çağrıları aracılığıyla düzenlenir), archival memory (vektör aranabilir, ajan tarafından sorgulanır) ve recall memory (tam konuşma geçmişi). Tanımlayıcı özellik öz yönetimdir: ajan neyin core'a yükseltileceğine, neyin arşivleneceğine, neyin unutulacağına karar verir. Ayrıca Letta Cloud (ücretli barındırılan katman) ve ajanları oluşturmak ve test etmek için geliştirici odaklı bir web UI vardır.
Alma son kullanıcılar ve geliştiriciler için tam bir kalıcı memory ürünüdür. Son kullanıcılar alma.olivares.ai adresinde kaydolur, Anthropic Claude (Haiku, Sonnet, 1M-token bağlamlı Opus 4.7) ile sohbet eder ve memory katmanı gerçekleri, tercihleri ve kararları otomatik olarak yakalar. Soul Engine kimliği halleder. Image, Video, Music ve Code stüdyoları paketlenmiştir. Geliştiriciler ayrıca Max planında MCP sunucusu, JavaScript SDK ve REST API aracılığıyla aynı memory'ye ulaşabilir.
Memory üç katmana yapılandırılmıştır (memories / episodes / procedures), her biri türlü, her biri farklı geri çağrılır. Ücretli planlar tam Soul Engine ile sınırsız memories için $14/mo'dan (Starter) başlar.
Her ikisinin de üç katmanı vardır ama felsefe terstir. Letta'nın katmanları verinin bağlam penceresine göre nerede yaşadığı hakkındadır — core (her zaman içeride), archival (bir araç çağrısı uzaklıkta), recall (tüm geçmiş). Ajan, yerleşik araçlar kullanarak verileri katmanlar arasında taşır.
Alma'nın katmanları ne tür bilgi olduğu hakkındadır — memories (gerçekler), episodes (olaylar), procedures (iş akışları). Her katmanın kendi geri çağırma ve yaşam döngüsü kuralları vardır. Kullanıcı herhangi bir katmandaki herhangi bir şeyi okuyabilir, düzenleyebilir, puanlayabilir ve silebilir. Bağlam derleme bunları her sohbetten önce sistem komutuna besteler — kullanıcının düşünmesine gerek yok, ancak her şeyi inceleyebilir.
Denetim ekseni en önemlidir. Letta ajan tarafından yönetilir: LLM'nin kendisi küratördür. Bu otonom ajanlar için güçlüdür ancak tahmin etmek daha zordur — ajanınız yığın tercihinizin önemsiz olduğuna karar verebilir ve onu arşivleyebilir. Alma kullanıcı tarafından kontrol edilir: önem, güven, kategori ve tam CRUD kullanıcının elindedir. Tahmin edilebilir, hata ayıklanabilir, dışa aktarılabilir.
Letta otonom AI ajanları oluşturan mühendislik takımları içindir — AI'nin döngüde bir insan olmadan çalıştığı, kararlar verdiği ve uzun ufuklarda tutarlı kalmak için OS tarzı memory modeline ihtiyaç duyduğu ürünler. Framework açık kaynaktır, böylece her satırı okuyabilir, çatallayabilir ve self-host edebilirsiniz.
Alma, zaten çalıştıkları araçlarda — Cursor, Claude Desktop, VSCode, Windsurf, Alma web uygulaması — memory ile AI isteyen son kullanıcılar içindir ve sıfırdan yazmadan kendi ürünlerine gömmek için tam bir bilişsel katman isteyen geliştiriciler içindir. Değiş tokuş kapalı kaynak SaaS'tır, ancak onunla gelen hız ve istikrarla.
| Özellik | Letta (MemGPT) | Alma |
|---|---|---|
| Hedef kullanıcı | Otonom AI ajanları oluşturan geliştiriciler | Son kullanıcılar + geliştiriciler |
| Memory modeli | Konuma göre katmanlı: core + archival + recall (ajan yönetimli) | Biçime göre türlü: memories + episodes + procedures (kullanıcı kontrollü) |
| Memory küratörlüğü | Ajan araç çağrıları aracılığıyla karar verir — tahmin edilebilirlik modele göre değişir | Kullanıcı kontrol eder: tam CRUD, kategoriler, önem, puanlama, arama |
| Son kullanıcı ürünü | Hayır — geliştirici SDK / framework + Letta Cloud panosu | Evet — akış, araçlar, dosya ekleriyle tam web uygulaması |
| AI kimliği | Sistem komutu + core memory aracılığıyla ajan personası | Soul Engine — XML bölümleri genelinde 13 sürümlü kimlik bloğu |
| Çapraz araç erişimi | Üzerine ne inşa ederseniz — kutudan çıkar çıkmaz MCP / VSCode yok | MCP (Claude Desktop / Cursor / Windsurf), VSCode, SDK, REST API |
| Yaratıcı araçlar | Yok | Pro ve Max'te Image / Video / Music / Code stüdyoları |
| Açık kaynak | Evet (Apache 2.0) | Hayır (barındırılan SaaS) |
| Self-host | Evet | Hayır |
| Fiyatlandırma | Free (self-hosted) · Letta Cloud (ücretli katmanlar) | Starter $14/mo · Pro $29/mo · Max $99/mo |
Letta self-hosted, mühendislik çabasını getirirseniz ücretsizdir: bir sunucu, bir veritabanı, dağıtım, izleme, güncellemeler. Letta Cloud, kullanıma dayalı ücretli katmanlarla yönetilen alternatiftir. Alma'nın fiyatlandırması sabittir ve son kullanıcı dostudur: Starter $14/mo (sınırsız memories, Haiku + Sonnet), Pro $29/mo (1M-token bağlamlı Opus 4.7, sınırsız environments ve yaratıcı stüdyolar ekler), Max $99/mo (REST API, MCP sunucusu, VSCode uzantısı, SDK ve BYOK ekler). Her ücretli planda yıllık faturalama "10 ay öde, 12 ay al" şeklindedir.
Uzun süreli otonom ajan oluşturma. Bir takım birden çok adımda insan müdahalesi olmadan çalışan bir AI ajanı oluşturuyor — araştırma ajanları, ops ajanları, çok adımlı otomasyon. Letta'daki OS tarzı katmanlı memory (core / archival / recall) tam olarak bunun için tasarlanmıştır: ajan bağlamda neyin kalacağını öz yönetir. Alma'nın kullanıcı kontrollü 3 katmanlı modeli varsayılan olarak konuşmaldır; SDK aracılığıyla otonom bir döngü sürebilir, ancak küratörlük felsefesi terstir — ajan tarafından değil, kullanıcı tarafından düzenlenen, tahmin edilebilir, açığa çıkarılmış.
Son kullanıcı zaten kullandığı araçlarda memory istiyor. Letta mühendislik takımları içindir; son kullanıcı ürünü yoktur. Alma son kullanıcı ürünüdür. alma.olivares.ai adresinde kaydolun, MCP sunucusunu beş dakikada bağlayın ve desteklenen her AI istemcisi (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Claude Code, VSCode) aynı memory'ye sahip olur. Kullanıcı archival memory paging veya recall kuyrukları hakkında asla düşünmez; Alma geri çağırmayı otomatik olarak halleder.
Açık kaynak, self-host gereksinimi. Bir takımın tüm bileşenlerin denetlenebilir kaynak ile kendi altyapılarında çalışması için sert bir gereksinimi vardır. Letta doğru çağrıdır — Apache 2.0, tam kaynak, istediğiniz yerde çalıştırın. Alma barındırılan bir SaaS'tır ve self-hosting zorunlu olduğunda doğru araç değildir.
Otonom AI ajanları oluşturuyorsanız — uzun süreli, çok adımlı, insansız karar veren ajanlar — ve OS tarzı katmanlı memory soyutlaması probleminize temiz bir şekilde eşleniyorsa Letta'yı seçin. Açık kaynak pazarlık konusu değilse, tüm yığını self-host etmek istiyorsanız veya mühendislik takımınızın framework'ü genişletmek ve işletmek için bant genişliği varsa Letta'yı seçin. Letta'nın araştırma soyağacı (orijinal MemGPT makalesi) ve aktif topluluğu, framework'ü özel yönlerde itmeniz gerektiğinde gerçek varlıklardır.
Otonom ajanlar için altyapı oluşturmak yerine memory ile AI kullanmak istiyorsanız Alma'yı seçin. alma.olivares.ai adresinde kaydolun, sohbet etmeye başlayın ve memory çalışır. Cursor, Claude Desktop, VSCode veya Windsurf'te de çalışıyorsanız, MCP sunucusunu (ücretsiz) yükleyin ve aynı memory sizi takip eder. Yapılandırılmış, tahmin edilebilir bir AI kimliği (Soul Engine) istiyorsanız, AI'nin bildikleri üzerinde tam dışa aktarma ve düzenleme denetimi istiyorsanız veya paketli yaratıcı stüdyolar istiyorsanız Alma'yı seçin. Kendi ürünlerinde tam bir bilişsel katman (memories + episodes + procedures + Soul + puanlanmış bağlam derleme) isteyen geliştiriciler, Max planında SDK, MCP sunucusu ve REST API'yi alır.
Letta'nın katmanlı memory'si ve Alma'nın 3 katmanlı memory'si aynı şey mi? Hayır. Letta'nın katmanları verinin bağlam penceresine göre nerede yaşadığını (core / archival / recall) tanımlar. Alma'nın katmanları ne tür bilgi olduğunu (gerçekler / olaylar / iş akışları) tanımlar. Farklı eksenler, farklı küratörlük modelleri.
Alma otonom bir ajan olarak çalışabilir mi? Letta anlamında yerel olarak değil — Alma'nın sohbeti konuşmaldır, kullanıcı her sırayı sürer. Memory bu konuşmalardan birikir. Tamamen otonom bir ajan döngüsü istiyorsanız, Alma SDK / API üzerinde oluşturun; Alma size bilişsel katmanı verir, ajan döngüsünü siz oluşturursunuz.
Alma açık kaynak mı? Hayır. Alma barındırılan bir SaaS'tır. Letta, Apache 2.0 altında açık kaynaktır ve açık kaynağın sert bir gereksinim olduğunda doğru seçimdir.
Letta memories'imi Alma'ya geçirebilir miyim? Bugün tek tıklamayla içe aktarma yoluyla değil. Biçim farkı (Letta katmanları vs Alma türlü katmanlar), yapılandırılmış bir dönüşüm gerektireceği anlamına gelir. Max'teki REST API, bir Letta archival deponuz varsa ve onu getirmek istiyorsanız içe aktarmayı kendiniz yazmanıza izin verir.
Planları görün · Planları görün · Geliştirici belgeleri ve SDK