Letta: KI-Tool Test & Bewertung

Wer Letta heute installiert, bekommt ein anderes Produkt als noch im Frühjahr. Der Python-Server aus den MemGPT-Jahren trägt in seinem Repository inzwischen den Hinweis, dass er nur noch die alte V1-Schnittstelle bedient und die aktive Entwicklung ins Repository letta-code umgezogen ist. Dort liegen ein Werkzeug für die Kommandozeile und eine Desktop-App.

Ein 2025 aufgesetzter Python-Server ist damit heute eine Altfassung. Seit der Umbenennung von MemGPT zu Letta hat sich am Produkt nichts stärker verändert, und Unternehmen, die ihre Werkzeuge über Jahre planen, trifft das direkt. Das alte Repository kommt weiterhin auf über 24.000 GitHub-Sterne, das neue sammelt seit dem Start über 2.000.

Wichtigste Funktionen

• MemFS als Gedächtnis: Das Gedächtnis eines Agenten liegt als Markdown-Dateien mit YAML-Kopf in einem Git-Verzeichnis. Was unter system/ liegt, wandert bei jedem Aufruf in den Systemprompt, also in die feste Anweisung, die das Modell vor jeder Antwort liest. Alles andere holt sich der Agent bei Bedarf. Letta hält jede Änderung als Commit fest, Sie können also nachlesen, was Ihr Agent wann gelernt hat, und es notfalls zurücknehmen.
• Dreaming im Hintergrund: Nebenagenten gehen zurückliegende Gespräche durch, verdichten sie und schreiben das Ergebnis ins Gedächtnis, während Sie weiterarbeiten. Den Takt koppeln Sie an eine Anzahl Nachrichten oder an den Moment, in dem Letta das Kontextfenster kürzt. Mit /doctor prüft der Agent sein eigenes Gedächtnis auf Dubletten und aufgeblähte Systemprompts.
• Kanäle zu Messengern: Derselbe Agent ist über Slack, Telegram, Discord, WhatsApp und Signal ansprechbar und behält dabei sein Gedächtnis aus der Kommandozeile. Jede gesendete und empfangene Nachricht taucht auch in der Letta-App auf. So erreichen ihn auch Kollegen ohne Entwicklerwerkzeuge.
• Fähigkeiten, Subagenten und Zeitpläne: Fähigkeiten liegen als Ordner mit Anleitung, Skripten und Beispieldateien im Gedächtnis des Agenten, fertige Sammlungen holen Sie sich aus GitHub. Subagenten zerlegen größere Aufträge, Zeitpläne stoßen wiederkehrende Aufgaben an, etwa eine tägliche Lagemeldung vor Arbeitsbeginn.
• Über 30 Modellanbieter, auch lokale: Letta spricht Anthropic, OpenAI, Gemini, Mistral, DeepSeek und zAI ebenso an wie lokale Modelle auf eigener Hardware. Mit /model wechseln Sie mitten im Gespräch das Modell, ohne das Gedächtnis zu verlieren. Für den lokalen Weg tragen Sie nur die Adresse des eigenen Modellservers ein.
• App Server und Agent SDK: Der App Server hält mehrere Agenten dauerhaft in einem Prozess bereit und läuft auf einer eigenen Maschine, etwa in der Firmen-Cloud. Über das Agent SDK, den Entwicklerbaukasten für TypeScript, binden Sie die Agenten in eigene Anwendungen ein, wahlweise gegen die Letta Cloud, den lokalen Rechner oder den selbst betriebenen Server. Über eine OpenAI-kompatible Schnittstelle schließen Sie zusätzlich fremde Oberflächen wie Open WebUI an.

Preise und Tarife

Der lokale Betrieb kostet nichts. Die Software steht unter Apache-2.0, und auf eigener Hardware zahlen Sie nur Strom und Rechenzeit. Bei einem angebundenen Cloud-Modell kommen die Token-Preise des jeweiligen Anbieters dazu.

In der Letta Cloud beginnt der Free-Plan bei 0 Euro mit 3 Agenten und eigenen API-Schlüsseln. Pro kostet 17,20 Euro im Monat (20 USD), erlaubt bis zu 20 Agenten, enthält ein Wochen- und Monatskontingent für die automatische Modellwahl Letta Auto und schaltet abgeschottete Arbeitsumgebungen in der Cloud frei. Teams Pro liegt bei 17,20 Euro je Platz und Monat und ergänzt geteilte Agenten samt Zugriffsrechten. Für Anwendungen gibt es den API-Plan mit 17,20 Euro Grundgebühr, dazu 0,09 Euro (0,10 USD) je aktivem Agenten und Monat sowie rund 0,46 Euro pro Stunde Werkzeugausführung (0,54 USD).

Letta nennt in der eigenen Preisübersicht Richtwerte für den Verbrauch und veranschlagt für gelegentliches Programmieren etwa 86 Euro (100 USD) im Monat, für tägliche Vielnutzung 172 Euro (200 USD) und mehr. Den Enterprise-Plan mit Anmeldung über das zentrale Firmenkonto (SAML und OIDC), rollenbasierten Rechten und festem Ansprechpartner verhandelt Letta individuell. Alle genannten Beträge sind Nettopreise des Anbieters, auf der Rechnung kommt die deutsche Umsatzsteuer hinzu.

Für wen ist Letta geeignet?

• Softwareteams mit wiederkehrender Arbeit am selben Projekt: Ein Agent, der die Eigenheiten eines Repositories kennt, fragt in der nächsten Sitzung nicht wieder danach. Mit /remember legen Sie eine Regel ab, etwa dass in diesem Projekt pnpm statt npm gilt, und der Agent entscheidet selbst, an welche Stelle seines Gedächtnisses sie gehört.
• Organisationen, die ohne Anbieter-Konto arbeiten müssen: Kanzleien, Behörden und Ingenieurbüros starten Letta ohne Anmeldung. Letta legt Zustand, Nachrichten und Gedächtnis dann in einem Verzeichnis auf dem eigenen Rechner ab, und ein lokales Modell übernimmt die Rechenarbeit.
• Produktteams, die Gedächtnis in eine eigene Anwendung einbauen: Das Agent SDK setzt auf denselben Kern wie das Kommandozeilen-Werkzeug und die Desktop-App, sodass der Prototyp auf dem Notebook und der spätere Serverbetrieb dieselbe Schnittstelle nutzen. In Python führt der Weg bis auf Weiteres über die OpenAI-kompatible Schnittstelle.

DSGVO und Datenschutz

Letta Inc. sitzt in San Francisco, und die Nutzungsbedingungen unterstellen den Vertrag kalifornischem Recht. Eine europäische Region gibt es nicht, die Dokumentation führt weder eine Seite zur Datenhaltung noch einen einsehbaren Auftragsverarbeitungsvertrag. Bei den gehosteten Diensten erfasst Letta laut Datenschutzerklärung Anfrage und Antwort und behält sich vor, diese Daten zur Verbesserung der eigenen Dienste zu nutzen, ausdrücklich auch für das Training künftiger Modelle. Für genau diesen Zweck darf Letta sie auch an Tochterunternehmen, Auftragnehmer und Forschungspartner weitergeben (Stand 04.08.2026).

Ohne Anmeldung bleiben Nachrichten, Gedächtnis und Zugangsdaten auf dem Gerät, und die Datenschutzerklärung nimmt eigene Modellserver ausdrücklich von der Erfassung aus. Der Docker-Server war lange der bequemste Weg auf eigene Hardware, gilt laut Dokumentation seit diesem Sommer aber nicht mehr als gepflegtes Produkt. An seine Stelle tritt der App Server des Kommandozeilen-Werkzeugs mit lokalem Modell.

Ein Modell bei Anthropic, OpenAI oder zAI bekommt die Inhalte trotz lokalem Gedächtnis zu sehen. Die Wahl des Modellanbieters ist damit die eigentliche Datenschutzentscheidung.

Für die Bewertung auf dieser Seite ergibt das ein Nein zur DSGVO-Konformität. Die Cloud arbeitet ohne EU-Region und ohne belegten Auftragsverarbeitungsvertrag, und die Trainingsklausel nimmt Kundeninhalte nicht aus. Für Kunden- oder Personaldaten in Deutschland führt der Weg über Agenten auf dem eigenen Rechner oder einem eigenen Server, kombiniert mit einem Modell aus europäischer Hand oder auf eigener Hardware. So aufgesetzt ist Letta datenschutzrechtlich beherrschbar, die Cloud-Fassung halten wir für personenbezogene Daten dagegen für ungeeignet.

Alternativen zu Letta

• CrewAI: Teams aus mehreren Agenten mit festen Rollen arbeiten eine Aufgabe gemeinsam ab. Das Langzeitgedächtnis ist deutlich schwächer ausgebaut, dafür ist die Rollenverteilung klarer beschrieben.
• AnythingLLM: AnythingLLM zielt auf dokumentenbasierte Recherche statt auf ein mitwachsendes Gedächtnis, ist ohne Programmierkenntnisse nutzbar und schneller startklar. Kommandozeile, Fähigkeiten und Zeitpläne fehlen dort.
• OpenHands: Die Agenten schreiben Code, testen ihn und liefern ihn aus. Der Zuschnitt ähnelt dem heutigen Letta, das versionierte Gedächtnis über mehrere Sitzungen hinweg fehlt aber.