Letta Code

Japanese Translation:

Letta Code は、セッションをまたいで保持され、時間とともに改善するメモリ優先型コーディングエージェントです。各セッションは、エージェンティック・コンテキスト工学、長期記憶、およびスキル学習によって学習する永続化されたエージェントに結び付けられています。このツールは、TerminalBench 上で最も人気のあるモデル非依存型オープンソースハーネスであり、Claude Code、Gemini CLI、Codex CLI などのプロバイダー固有のハーネスと同等またはそれを上回り、Terminus 2 を凌駕します。ユーザーは

/init

/remember

.md

/search

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

Letta Code は、時間をかけて学習するエージェント向けに設計されたメモリ優先型コーディングエージェントです。
独立したセッションではなく、各セッションは利用とともに改善される永続化済みエージェントに紐付けられます。TerminalBench での #1 モデル非依存 OSS ハーネスとして位置づけられ、自社モデル向けハーネス（Claude Code、Gemini CLI、Codex CLI）と同等の性能を実現します。

継続的学習 & コーディングエージェントのメモリ

今日のエージェントは貴重な経験を蓄積しています。

ユーザーの好みやフィードバックを受け取る。
重要なコード部分をレビューする。
スクリプトやコマンド実行などのアクションから結果を観測する。

しかし、現在この経験はほとんど浪費されています。Letta エージェントは次の方法で学習します：

機能	説明
エージェンシー・コンテキスト工学	タスクごとにエージェントのコンテキストを最適化。
長期メモリ	セッション間で知識を蓄積。
スキル学習	エージェント（または他者）が学習したパターンを再利用可能にする。

エージェントと共に作業すればするほど、コンテキストとメモリが豊かになり、性能向上につながります。

メモリ初期化

```
/init
```
を実行して、既存プロジェクトについてエージェントに学習させます。
- ローカルコードベースを深く調査し、メモリを形成、システムプロンプトをメモリブロックで書き換えます。
エージェントは自動的に学習しますが、
```
/remember
```
を使って反省を明示的に呼び出すことも可能です。

スキル学習

繰り返しやパターンベースのタスク（例：API パターン、DB マイグレーション）はスキルとして教えることができます。

複雑な作業を通じてエージェントに指導する。
スキル学習をトリガーし、後でエージェントや他者が参照できるようにする。

寄稿されたスキル例：

スキーマ変更時の DB マイグレーション生成
PostHog CLI を使ったダッシュボード作成
API 変更のベストプラクティス

スキルは単純な

.md

ファイルであるため、Git リポジトリでバージョン管理でき、スキルをサポートする任意のコーディングエージェントで利用可能です。

永続化された状態

エージェントは Letta API を介して過去の会話（他のエージェントのものも含む）を検索できます。
組み込み

/search

はベクトル、全文検索、またはハイブリッド検索でメッセージやツールを迅速に見つけることができます。

性能 & 受容

モデル非依存 OSS コーディングハーネス：Letta Code は Terminus 2 などの従来の主要ハーネスよりも優れた性能。
全てのモデルプロバイダーにおいて、プロバイダー固有ハーネスと同等のパフォーマンスを実現。
メモリがなくても、最先端モデルであれば専用ハーネスと同様に高い性能を発揮。

まずは始めよう

インストール
```
npm install -g @letta-ai/letta-code
```
またはソースからのインストール（詳細は公式ドキュメント参照）。
利用
- Letta Developer Platform で使用。
- 自前ホスティングの Letta サーバーでも可。

時間とともに改善される永続化・学習可能なコーディングエージェントをお楽しみください！