记忆块与睡眠时间计算（Letta）

MemGPT在2024年成为Letta。2026年的演进添加了两个想法：模型可直接编辑的离散功能记忆块，以及在主Agent空闲时异步整合记忆的睡眠时间Agent。这是你将记忆扩展到单次对话之外的方式。

类型： 构建 语言： Python (stdlib) 前置条件： Phase 14 · 07 (MemGPT) 时间： ~75分钟

学习目标

• 说出Letta使用的三个记忆层（core、recall、archival）及各自的作用。
• 解释记忆块模式：Human块、Persona块和用户自定义块作为一等类型化对象。
• 描述睡眠时间计算是什么，为什么它不在关键路径上，以及为什么它可以运行比主Agent更强的模型。
• 实现一个脚本化的双Agent循环，主Agent提供响应，睡眠时间Agent在轮次之间整合块。

问题所在

MemGPT（第07课）解决了虚拟内存控制流。三个生产问题浮现：

1. 延迟。 每个记忆操作都在关键路径上。如果Agent在用户等待时必须修剪、摘要或协调，尾部延迟爆炸。
2. 记忆腐烂。 写入积累。矛盾的事实留下。检索淹没在过时内容中。
3. 结构丢失。 扁平的archival存储无法表达”Human块始终在提示中；Persona块始终在提示中；Task块按会话交换”。

Letta（letta.com）是2026年的重写。记忆块使结构显式；睡眠时间计算将整合移出关键路径。

核心概念

三层

Core是MemGPT的core。Recall是带被驱逐尾部的对话缓冲区。Archival是外部存储。这种拆分清理了MemGPT两层重载。

记忆块

块是core层的类型化、持久化、可编辑部分。原始MemGPT论文定义了两个：

• Human块 — 关于用户的事实（姓名、角色、偏好、目标）。
• Persona块 — Agent的自我概念（身份、语气、约束）。

Letta泛化为任意用户自定义块：用于当前目标的Task块，用于代码库事实的Project块，用于硬约束的Safety块。每个块有id、label、value、limit（字符上限）、description（让模型知道何时编辑它）。

块可通过工具面编辑：

• block_append(label, text)
• block_replace(label, old, new)
• block_read(label)
• block_summarize(label) — 压缩接近上限的块。

睡眠时间计算

2025年Letta的添加：在后台运行第二个Agent，不在关键路径上。睡眠时间Agent处理对话记录和代码库上下文，将learned_context写入共享块，并整合或使archival记录失效。

由此产生的特性：

• 无延迟成本。 主响应不等待记忆操作。
• 允许更强模型。 睡眠时间Agent可以是更昂贵、更慢的模型，因为它不受延迟约束。
• 自然整合窗口。 在用户不等待时去重、摘要、使矛盾事实失效。

这种形状与人类工作方式匹配：你做任务，你睡一觉，长期记忆隔夜沉淀。

Letta V1和原生推理

Letta V1（letta_v1_agent，2026）弃用send_message/心跳和内联Thought: token，改用原生推理。Responses API（OpenAI）和带扩展思考的Messages API（Anthropic）在单独通道上发出推理，跨轮次传递（生产中跨提供商加密）。控制循环仍然是ReAct。思维轨迹是结构性的，不是提示形状的。

这个模式哪里会出错

• 块膨胀。 无限block_append快速达到上限。在写入即将超过上限之前接入块摘要器。
• 静默漂移。 睡眠时间Agent重写块而主Agent从未注意到。对块进行版本控制并在跟踪中显示差异。
• 投毒整合。 睡眠时间Agent将攻击者可达内容处理进core。第27课也适用于睡眠时间面。

构建它

code/main.py实现：

• Block — id、label、value、limit、description。
• BlockStore — CRUD + near_limit(label)辅助。
• 两个脚本Agent — PrimaryAgent服务一个轮次，SleepTimeAgent在轮次之间整合。
• 一个跟踪显示三轮对话带块写入，加上一次睡眠时间传递摘要块并使过时事实失效。

运行：

python3 code/main.py

记录显示拆分：主轮次快速并产生原始写入；睡眠传递压缩和清理。

使用它

• Letta（letta.com）作为参考实现。自托管或托管云。
• Claude Agent SDK技能作为块形状的知识——技能是Agent按需加载的命名、版本化、可检索的指令块。
• 自定义构建适用于想要控制存储后端的团队。使用Letta API契约以便日后迁移。

发布它

outputs/skill-memory-blocks.md为任何运行时生成Letta形状的块系统，带睡眠时间钩子、安全规则和引用连接。

练习

1. 添加block_summarize工具，当near_limit返回true时用模型生成的摘要替换块值。哪个触发阈值最小化摘要调用和块溢出？
2. 在archival上实现睡眠时间去重：文本token重叠>90%的两条记录合并为一条。只在睡眠传递中做，从不在关键路径上。
3. 对块进行版本控制。每次写入记录旧值和差异。暴露block_history(label)以便运维可以调试”为什么Agent忘记了X”。
4. 将睡眠时间Agent视为不可信写入者。当它们触碰Persona或Safety块时，在提交前需要第二个Agent的审查。
5. 将示例移植到使用Letta API（letta_v1_agent）。块Schema有什么变化，原生推理如何改变跟踪形状？

关键术语

延伸阅读

• Letta, Memory Blocks博客 — 块模式
• Letta, Sleep-time Compute博客 — 异步整合
• Letta, Rearchitecting the Agent Loop — 原生推理重写
• Packer等人, MemGPT (arXiv:2310.08560) — 起源