Letta AI Hafıza Bloğu: Çalışma Mekanizması ve Stateful Ajan Projelerinde Kullanımı

not: Makale “Kendime Notlar” kategorisi altında AI servisleri özellikle #Gemini Deep Search ile detaylandırılmıştır.

İçindekiler

• Bölüm I: Stateful Ajanların Temelleri Ve Bağlam Yönetimi
• 1.0 Giriş LLM Uygulamalarında Stateless Bariyerin Aşılması
• 1.1 Felsefe LLM İşletim Sistemi Memgpt Mimarisi
• Bölüm II: Letta’nın Çekirdek Teknolojisi V Mimarisi
• 2.1 Ajan Mikroservis Mimarisi ve Model Agnostizmi
• 2.2 Hiyerarşik Bellek Katmanları
• Bölüm III: Hafıza Bloğu Çalışma Mekanizması Çekirdek Bellek
• 3.1 Hafıza Bloğunun Tanımı Ve Yapısı
• 3.2 Ajanik Öz Düzeltme Ve Bağlam Mühendisliği
• 3.3 Bağlam Derleme Ve Dinamik Swapping
• Bölüm IV: Teknik Karşılaştırma Hafıza Blokları Ve Geri Çağırma RAG
• 4.1 Hafıza Blokları Ve RAG Arasındaki Mimarî Farklar
• 4.2 Agentic RAG Yaklaşımı
• Bölüm V: Geliştirici Rolünün Evrimi Kaynak Yönetimi Mimarisi
• 5.1 LLM Konuşma Alanını Yönetmek
• Bölüm VI: Üretim Senaryoları Ve Bellek Kullanım Haritası
• 6.1 Derin Kişiselleştirme Ajanları Örnek Tavsiye Sistemleri
• 6.2 Uzun Süreli Ve Çok Adımlı Görev Ajanları Örnek Derin Araştırma
• Bölüm VII: Gerçek Dünya Başarı Örnekleri
• 7.1 Bilt Milyon Ajanlı Kişiselleştirilmiş Tavsiye Sistemi
• 7.2 11x Derin Araştırma Ve Otonom İş Akışları
• Bölüm VIII: Geliştirme Ortamı Ve Mimari Şeffaflık
• 8.1 Whitebox Tasarımı Ve Şeffaf Bağlam
• Özet Ve Nihai Değerlendirme
• (Bonus) Bölüm VIII: Alternatifleri ve Karşılaştırma Tablosu
• 9.1 Karşılaştırmalı Bellek Mimarisi: Önde Gelen Ajan Çerçeveleri
• 9.2. Çerçeve Uygunluğu: Temel Mimari Gereksinimler

Bölüm I: Stateful Ajanların Temelleri ve Bağlam Yönetimi

1.0 Giriş: LLM Uygulamalarında Stateless Bariyerin Aşılması

Geleneksel Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) genellikle durumsuz (stateless) bir paradigmayla çalışır.1 Bu, her bir etkileşimin bir öncekinden izole olduğu anlamına gelir. Temel görevler ve kısa ömürlü ajanlar için uygun olsa da, uzun soluklu, karmaşık projelerde bu durum, ajanların bilgiyi unutmasına, öğrenme yeteneğini kaybetmesine ve hedeflerinden sapmasına (“derailment”) neden olan temel bir kısıtlamayı temsil eder .

Letta (eski adıyla MemGPT), bu kısıtlamayı aşmak ve gerçekten hatırlayabilen, öğrenebilen ve zamanla gelişebilen durum korumalı (stateful) yapay zeka ajanları oluşturmak için tasarlanmış bir platformdur.7 Letta, diğer ajan çerçevelerinden farklı olarak, ajanların otonom olarak yaşayıp faaliyet gösterdiği özel bir hizmet katmanı sunar. Ajanlar, geliştiricinin uygulaması çalışmıyor olsa bile sunucu üzerinde durumunu, bağlamını ve tüm araç bağlantılarını koruyarak varlığını sürdürür.7 Bu yaklaşım, ajanı uygulama yaşam döngüsünden bağımsız, kalıcı bir mikroservis haline getirir.7

1.1 Felsefe: LLM İşletim Sistemi (MemGPT) Mimarisi

Letta’nın çekirdek teknolojisi ve felsefesi, UC Berkeley’de yapılan akademik çalışmalardan, özellikle de MemGPT projesinden türetilmiştir. Bu yaklaşım, Büyük Dil Modellerinin bağlam penceresini sınırlı bir kaynak olarak ele almayı ve bu kaynağı bir bilgisayarın işletim sisteminin (OS) bellek yönetimini taklit eden hiyerarşik bir sistemle yönetmeyi önerir. Bu mimari geçiş, geliştiricinin rolünü basit “Prompt Mühendisliğinden” (Prompt Engineering) karmaşık “Kaynak Yönetimi” (Resource Management) mimarına dönüştürür.2 Bir LLM’in etkinliği, bağlam penceresinin salt boyutundan ziyade, o bağlamın ne kadar akıllıca ve etkin bir şekilde yönetildiğiyle ilgilidir.2

Bölüm II: Letta’nın Çekirdek Teknolojisi ve Mimarisi

2.1 Ajan-Mikroservis Mimarisi ve Model Agnostizmi

Letta, ajanları yalnızca birer kod kütüphanesi sarmalayıcısı (wrapper) olarak değil, tam teşekküllü, kalıcı hizmetler olarak konumlandırır.7 Bu mimari, ajanların uygulamadan bağımsız olarak varlığını sürdürmesini ve tüm durumun (mesaj geçmişi, bellek blokları, araç bağlantıları) bir veritabanında kalıcı olarak saklanmasını sağlar.

Bu mimarinin temel faydaları şunlardır:

• Kalıcı Durum (Stateful Persistence): Ajanın tüm durumu, kullanılan büyük dil modelinden bağımsız (model-agnostic) bir temsil ile veritabanında saklanır. Bu, ajanların belleklerini kaybetmeden farklı LLM sağlayıcıları (OpenAI, Anthropic, açık kaynaklı modeller) arasında taşınabilmesini sağlar ve satıcı bağımlılığını (vendor lock-in) azaltır.6
• Servis Olarak Ajan (Agent-as-a-Service): Letta ajanları, kimlik doğrulama ve kimlik yönetimi dahil olmak üzere uygulamalara entegre edilmeye hazır, kalıcı REST API uç noktaları olarak sunulur.7 Bu, ajanı bir mikroservis olarak kullanmaya olanak tanır.
• Beyaz Kutu (White-Box) Tasarımı: Geliştiriciler, Ajan Geliştirme Ortamı (ADE) üzerinden ajanın belleğini, akıl yürütme adımlarını ve araç çağrılarını gerçek zamanlı olarak görselleştirebilir ve düzenleyebilir.7

2.2 Hiyerarşik Bellek Katmanları

Letta, ajana sınırsız bellek yanılsaması sağlamak için MemGPT ilkelerini izleyerek belleği üç ana hiyerarşik katmana ayırır 2:

1. Çekirdek Bellek (Core Memory): LLM’in anlık akıl yürütme, karar verme ve eylem seçimi için doğrudan eriştiği, bağlam penceresi içindeki (in-context) en hızlı bellektir. Hafıza Blokları (Memory Blocks), bu katmanın kalıcı, değiştirilebilir ve işlevsel birimlerini oluşturur.10
2. Geri Çağırma Belleği (Recall Storage): Yakın zamanda bağlamdan çıkarılan (evict edilen) konuşma geçmişini ve mesaj arabelleğini saklar.1 Ajan, bu geçmişi arayabilir ve gerekirse hızla aktif bağlama geri çağırabilir.1
3. Arşiv Belleği (Archival Memory): Bu katman, bağlam dışı (out-of-context) uzun süreli depolama işlevi görür ve çok büyük, statik veri setlerini saklar.11 Bu genellikle Vektör Veritabanları (ChromaDB, pgvector gibi) aracılığıyla uygulanır ve LLM’e sınırsız bilgi kapasitesi sağlar.

Bu hiyerarşik yönetim, ajanların sabit bağlam penceresi sınırları içinde dahi uzun süreli hafıza ve durum sürekliliği sürdürmesine olanak tanır.2

Bölüm III: Hafıza Bloğu Çalışma Mekanizması (Çekirdek Bellek)

3.1 Hafıza Bloğunun Tanımı ve Yapısı

Hafıza Blokları, Letta’nın bellek sisteminin temel birimleridir ve ajanın bağlam penceresinin yönetiminde zarif bir soyutlama sunar.3 Bağlam penceresini monolitik bir yapı yerine, amaca yönelik, yönetilebilir ve kalıcı parçalara ayırır.3

Bir Hafıza Bloğu dört temel yapısal bileşenden oluşur 3:

1. Etiket (Label): Bloğun benzersiz kimliğini belirler (örneğin, persona, human, knowledge).4
2. Değer (Value): Bloğun gerçek içeriğidir; LLM bağlamına dize (string) formatında derlenir.3
3. Açıklama (Description): Bloğun amacını açıklar. Bu alan, ajanın, bellek araçlarını kullanarak bloğu ne zaman okuması veya ne zaman yazması gerektiği konusunda akıl yürütmesine rehberlik eden kritik bir metindir.4
4. Limit: Bloğun, LLM’in bağlam penceresinde kaplayabileceği maksimum boyutu (karakter veya token cinsinden) belirleyen kısıtlamadır.3

Hafıza Blokları, diğer çerçevelerdeki geçici belleklerin aksine, benzersiz bir kimlik (block_id) ile veritabanında bireysel olarak kalıcı hale getirilir (persisted).3

3.2 Ajanik Öz-Düzeltme ve Bağlam Mühendisliği

Letta’nın en büyük farkı, ajanın kendi belleğini özerk bir şekilde düzenleyebilmesi yeteneğidir. Hafıza Blokları varsayılan olarak Okuma/Yazma (R/W) modundadır.3 Ajan, bir etkileşim sırasında önemli bir bilgi öğrendiğinde, akıl yürütme adımı gerçekleştirir ve ardından bir araç çağrısı (tool call) kullanarak ilgili Hafıza Bloğunu günceller.10

Bu öz-düzenleme (self-editing) mekanizması, ajanın sadece yanıtını iyileştirmesini sağlamakla kalmaz, aynı zamanda ajanın gelecekteki davranışını ve kimliğini (persona) tutarlı bir şekilde etkilemesine olanak tanır.3

3.2.1 Geliştirici Kontrolü ve Güvenilirlik

Geliştiriciler, kritik bilgiler veya kurumsal kurallar için Hafıza Bloklarını Salt Okunur (Read-Only) olarak ayarlayabilir.4 Salt Okunur bir blok, ajanın potansiyel olarak yıkıcı veya istenmeyen değişiklikler yapmasını engellerken, ajanın o bilgiye sürekli erişmesini sağlar.4

3.3 Bağlam Derleme ve Dinamik Swapping

Bir LLM’e istek gönderilmeden hemen önce, Letta sunucusu anlık bağlam penceresini dinamik olarak “derler” (compile).3 Bu süreçte, güncel Hafıza Bloğu değerleri, mesaj arabelleği (en son konuşmalar) ve mevcut araç tanımları birleştirilerek LLM’e sunulacak optimize edilmiş bir prompt oluşturulur.1

Tıpkı bir OS’in belleği yönetmesi gibi, Letta, bağlam penceresi dolmaya başladığında (RAM kısıtlaması) akıllı evict etme stratejileri uygulayarak düşük öncelikli mesajları Geri Çağırma veya Arşiv belleğine taşır (paging/swapping benzetmesi).1 Hafıza Blokları, çekirdek bellekteki en önemli kalıcı bilgiler olduğundan, bu sürecin merkezinde yer alır.

Bölüm IV: Teknik Karşılaştırma: Hafıza Blokları vs. Geri Çağırma (RAG)

4.1 Hafıza Blokları ve RAG Arasındaki Mimarî Farklar

Geri Çağırma Artırılmış Üretim (RAG), harici bilgi kaynaklarına erişim için önemli bir araç olsa da, Hafıza Blokları ise pasif veri alma yerine aktif durum yönetimi için tasarlanmıştır.

1. İşlevsellik: RAG, anlamsal arama ve bilgi alma üzerine odaklanırken, Hafıza Blokları ajanın kişiliğini, görev durumunu ve oturumlar arası durumunu korumaya odaklanır.12
2. Değiştirilebilirlik: RAG ile getirilen veriler statiktir (Salt Okunur), oysa Hafıza Bloklarının değeri ajan tarafından özerk olarak düzenlenebilir (Okuma-Yazma).3
3. Bağlam Kirliliği: Konvansiyonel RAG, anlık görevle alakasız olsa bile anlamsal olarak benzer verileri bağlama getirebilir, bu da LLM akıl yürütme performansını düşüren “bağlam kirliliğine” (context pollution) yol açabilir.5 Hafıza Blokları, halihazırda ajanın çalışma bağlamının bir parçası olarak tasarlandığından bu riski azaltır.

4.2 Agentic RAG Yaklaşımı

Letta, saf RAG yerine Ajanik RAG yaklaşımını destekler.5 Bu modelde RAG, bir sonuç değil, ajanın bir aracıdır. LLM, RAG aracını kullanarak büyük bir veri setinde gezinebilir ve bulguları özetleyebilir.5 Ardından, ajanın kendisi bu özetleri görevin o anki durumunu koruyan bir Hafıza Bloğuna yazar.5

Örneğin, bir kitap raporu yazan ajan, okuduğu her beş sayfayı özetler ve bu özetleri bir Hafıza Bloğuna yazarak durumunu günceller.5 Bu, ajanın süreci hatırlamasını sağlar ve uzun vadeli, karmaşık görevlerde hedefini korumasına yardımcı olur.5

Bölüm V: Geliştirici Rolünün Evrimi: Kaynak Yönetimi Mimarisi

Letta’nın LLM İşletim Sistemi (LLM OS) mimarisi, geliştiriciden beklenen temel beceriyi kökten değiştirir. Artık başarı, yalnızca “mükemmel prompt’u” yazmaya değil, ajanın bilişsel kaynaklarını (bağlam penceresini) ne kadar ustaca yönettiğine bağlıdır.

5.1 LLM Konuşma Alanını Yönetmek

Geleneksel LLM projeleri “Prompt Mühendisliğine” odaklanırken, Letta projeleri “Bağlam Kaynağı Yönetimi” etrafında döner.8 Geliştirici artık şunlardan sorumludur:

1. Kalıcı Bilgiyi Organize Etmek: Kritik, değiştirilebilir bilgileri (kimlik, kullanıcı tercihleri, görev durumu) Hafıza Blokları aracılığıyla yapılandırmak ve yönetmek.
2. Önceliklendirme ve Kısıtlama: Her bir Hafıza Bloğu için doğru Limit belirlemek ve kritik kurallar için Salt Okunur (Read-Only) kısıtlamaları uygulamak.3 Geliştirici, ajanın aynı anda kaç araca erişebileceğini (Tool Integration) ve bu araçlar için bağlam penceresinde ne kadar yer ayrılacağını da yönetir.6
3. Hafıza Hiyerarşisini Belirlemek: Hangi bilginin anlık akıl yürütme için Çekirdek Bellekte (Hafıza Blokları), hangi bilginin hızlı erişim için Geri Çağırma Belleğinde ve hangi büyük bilgi setinin Arşiv Belleğinde (RAG/Vektör DB) olması gerektiğini tasarlamak.2

Bu değişim, LLM’in etkinliğinin girdi boyutu yerine girdi kalitesine bağlı olduğu anlayışından kaynaklanır. Çok fazla bağlam vermek, akıl yürütme kalitesini düşürebilir ve maliyeti artırabilir.1 Bu nedenle geliştirici, her döngüde ajana sunulan bilginin en yüksek sinyalli, en alakalı ve en iyi organize edilmiş bilgi olduğundan emin olan bir “Kaynak Yönetimi Mimarı” rolünü üstlenir.2

Bölüm VI: Üretim Senaryoları ve Bellek Kullanım Haritası

Hafıza Blokları, ajanın durumunu kalıcı kılan ve uzun soluklu bilişsel görevleri mümkün kılan merkezi bileşendir. İşte temel senaryolarda bellek hiyerarşisinin adım adım kullanımı:

6.1 Derin Kişiselleştirme Ajanları (Örnek: Tavsiye Sistemleri)

Bu senaryoda ajan, kullanıcıyla uzun vadeli bir ilişki kurar ve öğrendikçe gelişir.

Sonraki oturumda ajan, güncel human ve persona bloklarını anlık bağlamına derler, böylece kişiliğini ve kullanıcı detaylarını unutmaz.14

6.2 Uzun Süreli ve Çok Adımlı Görev Ajanları (Örnek: Derin Araştırma)

Bu senaryoda ajan, hedefini kaybetmeden birden fazla harici araç kullanır ve yüzlerce akıl yürütme döngüsünü yönetir.

Birincil ajan, Salt Okunur (R/O) organization bloğundan kurumsal kural setini okuyarak, araştırmasını bu kısıtlamalar dahilinde tutar.4

Bölüm VII: Gerçek Dünya Başarı Örnekleri

Letta platformu, Hafıza Bloklarının sağladığı kalıcılık ve bağlam yönetimi sayesinde, geleneksel LLM çerçevelerinin yetersiz kaldığı karmaşık, ölçeklenebilir ve durum korumalı (stateful) uygulamalarda kullanılmıştır.

7.1 Bilt: Milyon Ajanlı Kişiselleştirilmiş Tavsiye Sistemi

Bilt, mahalle ticaret platformunu dönüştürmek için Letta’yı kullanmıştır.17

• Problem: Geleneksel algoritmik puanlama sistemleri, kullanıcının kişisel tercihlerini ve geçmiş etkileşimlerini kalıcı olarak hatırlayamadığı için jenerik tavsiyeler sunuyordu.
• Letta Çözümü: Bilt, her kullanıcıya atanan milyonlarca kişiselleştirilmiş AI ajanı oluşturdu.17 Bu ajanlar, kullanıcının tercihlerini, geçmiş etkileşimlerini ve önemli detaylarını sürekli güncelleyen bir Human Memory Block kullanarak kişiselleştirilmiş bir deneyim sağladı. Hafıza Blokları, ajanın bu bilgiyi her etkileşimde bağlamına dahil etmesini ve milyonlarca ölçekte tutarlı bir kimliği sürdürmesini sağladı.18

7.2 11x: Derin Araştırma ve Otonom İş Akışları

11x, yapay zeka destekli satış otomasyon platformunda karmaşık, çok adımlı derin araştırma görevlerini otonom olarak yürütmek üzere ajanlar geliştirdi .

• Problem: Uzun süreli araştırma görevlerinde, ajanın akıl yürütme döngüleri arasında hedefini kaybetme (derailment) veya kritik ilerlemeyi unutma riski vardı.
• Letta Çözümü: 11x, görevin mevcut durumunu ve ilerlemesini özetleyen özel bir Custom Memory Block (örneğin, research_state) tanımladı.3 Ajan, bir araştırma adımını tamamladığında veya yeni bir kritik bulgu elde ettiğinde, bir araç çağrısı kullanarak bu research_state bloğunu güncelledi. Bu sayede, ajan yüzlerce araç çağrısı ve akıl yürütme adımı boyunca bile odağını ve hedefini korudu.3 Bu yaklaşım, karmaşık iş akışlarında hızlı iterasyon ve üretim süresini önemli ölçüde hızlandırdı.18

Bölüm VIII: Geliştirme Ortamı ve Mimari Şeffaflık

8.1 White-Box Tasarım ve Şeffaf Bağlam

LLM tabanlı sistemlerdeki en büyük zorluklardan biri, akıl yürütme sürecinin genellikle bir “kara kutu” (black-box) olmasıdır. Letta, geliştiricilere bellek üzerinde tam kontrol ve şeffaflık sunarak bu sorunu çözer.8

Letta Ajan Geliştirme Ortamı (ADE), ajanın bellek durumunu, akıl yürütme adımlarını ve araç çağrılarını görselleştirmek için kritik bir araçtır.7 ADE’nin sunduğu en önemli özellik Şeffaf Bağlam (Transparent Context) mekanizmasıdır.6 Bu özellik, geliştiricilerin “LLM’e tam olarak hangi bağlamın ve neden geçirildiğini anlamalarını” sağlar.6

Bu şeffaflık, bellek tutarlılığı hataları ortaya çıktığında (örneğin, ajan bir bilgiyi unutursa), geliştiricinin sorunun modelin kendisinden mi, yanlış yapılandırılmış bir Hafıza Bloğu Değerinden mi, yoksa bloğun amacını yanlış yönlendiren bir Açıklamadan mı kaynaklandığını hızlıca tespit etmesini sağlar.6

8.2 Altyapı ve Konumlandırma

Letta, yalnızca bir çerçeve olmaktan öte, tam bir ajan hizmeti ve yaşam döngüsü yönetimi platformudur.7 Tüm ajanlar, uygulamalara entegre edilmeye hazır, kalıcı REST API uç noktaları olarak sunulur.6

Letta’nın entegre altyapısı (ADE, SDK, API) ve otonom sunucu hizmeti, geliştiricilerin bellek kalıcılığı ve bağlam derlemesi için özel bir mimari kurma ihtiyacını ortadan kaldırır. Bu, platformu bütünsel bir Ajan Barındırma (Agent Hosting) ve Yaşam Döngüsü Yönetimi platformu olarak konumlandırır ve özellikle kurumsal düzeyde ajan uygulamalarının pazara çıkış süresini (Time-to-Production) önemli ölçüde hızlandırır.

Özet ve Nihai Değerlendirme

Letta AI Hafıza Blokları, durum korumalı (stateful) ajanların geliştirilmesi için temel bir yeniliği temsil etmektedir. Bu yapılar, geleneksel LLM’lerin sınırlı bağlam penceresini aşan, MemGPT’den türetilmiş bir LLM İşletim Sistemi mimarisinin merkezinde yer alır. Hafıza Bloklarının en önemli teknik avantajı, ajanın Çekirdek Belleğini yapılandırması, kalıcı hale getirmesi ve ajanın kendi araç çağrıları ile aktif olarak düzenlemesine olanak tanıyan Okuma/Yazma (R/W) özelliğidir. Bu, ajanların yalnızca bilgiye erişmesini değil, aynı zamanda etkileşimler yoluyla kendilerini sürekli olarak geliştirmelerini ve öz-düzeltme yeteneği kazanmalarını sağlar. Bloğun Etiket, Değer, Açıklama ve Limit gibi yapılandırılmış bileşenleri, geliştiricilerin bağlam penceresini yüksek sinyilli verilerle doldurmasını zorunlu kılarak, LLM akıl yürütme kalitesini optimize eder. Üretim senaryolarında, Hafıza Blokları, milyonlarca kullanıcıya ölçeklenen derin kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak ve uzun soluklu görevlerde odak kaybını (derailment) önlemek için kritik bir soyutlama sunar.

Bonus: Alternatifleri ve Karşılaştırma Tablosu

9.1 Karşılaştırmalı Bellek Mimarisi: Önde Gelen Ajan Çerçeveleri

Aşağıdaki tablo, Letta’nın yerleşik, hiyerarşik bellek modelini, ekosistemdeki alternatiflerin genellikle araca dayalı veya RAG merkezli bellek paradigmalarıyla karşılaştırmaktadır. Kritik farklılık, Letta’nın sağladığı aktif kendi kendini düzenleme özelliğinde yatmaktadır.

Önde Gelen Ajan Çerçevelerinin Karşılaştırmalı Bellek Mimarisi

Letta’nın mimarisi uzun süreli durum ve otonomi üzerine odaklanırken, rakipleri farklı temel sorunları çözmek üzere tasarlanmıştır, bu da onların durum yönetimi yaklaşımlarını etkiler.

9.2. Çerçeve Uygunluğu: Temel Mimari Gereksinimler

Aşağıdaki matris, üst düzey mimari gereksinimler temelinde her bir önde gelen çerçevenin stratejik uygunluğunu özetlemektedir, bu da karar verme sürecine rehberlik etmeyi amaçlamaktadır.

Framework Suitability Across Key Architectural Requirements

Kaynakça/ Alıntılanan çalışmalar

1. Agent Memory: How to Build Agents that Learn and Remember — Letta, erişim tarihi Ekim 7, 2025, https://www.letta.com/blog/agent-memory
2. Benchmarking AI Agent Memory: Is a Filesystem All You Need? — Letta, erişim tarihi Ekim 7, 2025, https://www.letta.com/blog/benchmarking-ai-agent-memory
3. Memory Blocks: The Key to Agentic Context Management — Letta, erişim tarihi Ekim 7, 2025, https://www.letta.com/blog/memory-blocks
4. Memory Blocks — Letta, erişim tarihi Ekim 7, 2025, https://docs.letta.com/guides/agents/memory-blocks
5. RAG is not Agent Memory — Letta, erişim tarihi Ekim 7, 2025, https://www.letta.com/blog/rag-vs-agent-memory
6. Letta, erişim tarihi Ekim 7, 2025, https://www.letta.com/
7. Letta Overview, erişim tarihi Ekim 7, 2025, https://docs.letta.com/overview
8. What’s Letta ai? A complete guide | by Aaryan Kansari — Medium, erişim tarihi Ekim 7, 2025, https://medium.com/@pbzbhzxk/whats-letta-ai-a-complete-guide-230d572a6fd2
9. The Future of AI Agents: How External Memory, Mem0, and MemGPT Are Transforming Long-Term Context Management | by HARI KRISHAN BEKKAM — Medium, erişim tarihi Ekim 7, 2025, https://medium.com/@harikrishnabekkam1590852/the-future-of-ai-agents-how-external-memory-mem0-and-memgpt-are-transforming-long-term-context-23f4ec88f66d
10. Letta is the platform for building stateful agents: open AI with advanced memory that can learn and self-improve over time. — GitHub, erişim tarihi Ekim 7, 2025, https://github.com/letta-ai/letta
11. Infinite context windows for LLMs? How Letta is revolutionizing memory for AI systems. | by Manish Mothi | Medium, erişim tarihi Ekim 7, 2025, https://medium.com/@mmanish0881/infinite-context-windows-for-llms-how-letta-is-revolutionizing-memory-for-ai-systems-a7d991fb2d16
12. Tutorial on building agent with memory using Letta : r/AI_Agents — Reddit, erişim tarihi Ekim 7, 2025, https://www.reddit.com/r/AI_Agents/comments/1glzob6/tutorial_on_building_agent_with_memory_using_letta/
13. Introducing the Agent Development Environment — Letta, erişim tarihi Ekim 7, 2025, https://www.letta.com/blog/introducing-the-agent-development-environment
14. Agent Memory — Letta, erişim tarihi Ekim 7, 2025, https://docs.letta.com/guides/agents/memory
15. The AI agents stack | Letta, erişim tarihi Ekim 7, 2025, https://www.letta.com/blog/ai-agents-stack
16. Multi-Agent Systems — Letta, erişim tarihi Ekim 7, 2025, https://docs.letta.com/guides/agents/multi-agent
17. How Bilt Built a Million-Agent Recommendation System with Letta, erişim tarihi Ekim 7, 2025, https://www.letta.com/case-studies/bilt
18. Case Studies — Letta, erişim tarihi Ekim 7, 2025, https://www.letta.com/case-studies
19. Benchmarking AI Agent Memory: Is a Filesystem All You Need? — Letta
20. kenhuangus.medium.com
21. Comparing Top Agentic AI Frameworks | by Ken Huang — Medium
22. blog.stackademic.com
23. Letta: Platform for Stateful LLM Agents | by DhanushKumar | Sep, 2025 | Stackademic
24. github.com
25. Letta is the platform for building stateful agents: open AI with advanced memory that can learn and self-improve over time. — GitHub
26. walturn.com
27. Evaluating the Top Agent Frameworks for AI Development — Walturn