Letta 的文档和仓库现在至少有三个需要分开的对象：Letta Code CLI、Letta Agent SDK，以及本仓库的 legacy Python server。先把对象分清，后面的版本、命令和故障才有意义。

当前 CLI 路径是 Node.js 22.19+ 加全局安装：

node –version
npm install -g @letta-ai/letta-code
letta –help

Python server 是另一条路径。上游 pyproject.toml 快照写的是 letta 0.16.8、Python >=3.11,<3.14。不要因为两个 surface 都叫 Letta，就把 Python 依赖、CLI 版本和 server API 混在一个环境里。

首轮回读我会保存：node --version、npm 包版本、letta --help 输出、provider/model、测试目录、agent/session ID、记忆写入与清理结果。测试目录使用临时路径，不带真实密钥和私人文件。若使用 Agent SDK，还要额外记录是 cloud、local 还是 self-hosted backend。

手册把 provider compatibility、memory/data、tools/sandbox 和 REST API 分开，故障排查也应按这个顺序拆开。模型报错先看 provider；记忆串线先看存储和 session；工具越权先看 sandbox；接口能通但行为不对，再看 server/API 版本。

Doramagic 页面列出的 issue 包括加密凭证忽略、跨 session memory poisoning、MCP 配置更新和 context compaction。这些链接是审查输入，不是生产认证。可复现的验收结果应包含原始输出、失败日志和回滚记录，而不是只截一张“记住了上下文”的屏幕。

独立手册：https://doramagic.ai/zh/projects/letta/manual/ ；上游 README：https://github.com/letta-ai/letta#readme

文章摘自：https://www.cnblogs.com/Doramagic/p/21710762