AI Harnesses sind die Software-Schicht, die aus einem Sprachmodell einen arbeitsfähigen Agenten macht. Letta Code ist der memory-first Coding-Agent-Harness von Letta: Statt bei jeder Sitzung neu zu beginnen, führen Letta-Code-Agenten ein persistentes Gedächtnis, lernen Skills aus Erfahrung und schreiben ihr eigenes System-Prompt fort. Stand: 20. September 2026.
Was ist Letta Code?
Letta Code wird von Letta entwickelt, gegründet von den Autoren von MemGPT und dem Sleep-Time-Compute-Ansatz (heute „Dreaming“ genannt). Das Projekt ist auf GitHub unter letta-ai/letta-code als Open Source unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar. Installiert wird der Harness per npm install -g @letta-ai/letta-code; danach startet letta im Projektverzeichnis eine Sitzung, letta --new-agent --personality tutorial einen geführten Einstieg. Neben der CLI stehen eine Desktop-App für macOS, Windows und Linux sowie ein Web-Zugang unter chat.letta.com zur Verfügung, inklusive mobiler Nutzung.
Letta Code als AI Harness
Der zentrale Unterschied zu klassischen Coding-Harnessen: Agenten sind laut Dokumentation langlebig und „mehr wie Personen als wie Werkzeuge“. Sie lernen über Memory Blocks – Bausteine des System-Prompts, die der Agent selbst liest und umschreibt – sowie über gelernte Skills aus globalen (~/.letta), projektbezogenen (.agents/skills) und agenteneigenen Quellen. MemFS versioniert diesen gesamten Kontext über Git und lässt sich mit /memory-repository set in ein eigenes GitHub-Repository synchronisieren. Für komplexe Aufgaben stehen sieben eingebaute Sub-Agenten bereit (general-purpose, fork, recall, reflection, history-analyzer, memory, init), die als eigener Subprozess mit eigenem Kontext laufen; auch jeder andere bestehende Letta-Agent lässt sich als Sub-Agent einsetzen. Vier Freigabemodi – strict, standard, acceptEdits, unrestricted – steuern, welche Werkzeugaufrufe automatisch bestätigt werden.
Modelle und Modellzugang
Letta Code ist ausdrücklich modellunabhängig: Über /connect lassen sich API-Schlüssel für Anthropic, OpenAI, Google Gemini, Mistral, DeepSeek, Amazon Bedrock, Azure OpenAI und weitere Provider hinterlegen, /model wechselt das aktive Modell. Für einen eigenen Endpunkt unterstützt Letta Code laut Dokumentation OpenAI-kompatible Provider mit frei wählbarer Basis-URL und API-Schlüssel, sofern dieser Chat Completions und Tool-Calling beherrscht. Damit lässt sich der Modellzugriff grundsätzlich über einen zentralen Proxy wie unser AI Gateway führen, indem dessen OpenAI-kompatibler Endpunkt als Basis-URL eingetragen wird.
Einsatz im Unternehmen: Datenschutz und Governance
Agenten und ihr Gedächtnis lassen sich entweder in Letta Cloud betreiben oder vollständig selbst hosten: letta server startet den Apache-2.0-lizenzierten App-Server auf einem beliebigen Rechner, vom Laptop über eine GitHub Action bis zur eigenen VM. Freigabemodi und projektweite Allow-/Deny-Regeln in .letta/settings.json regeln automatisierte Werkzeugausführung, ein Cross-Agent-Memory-Guard schützt fremde Agentenspeicher. Zu Telemetrie oder zentraler Nutzungsdatenerfassung macht die öffentliche Dokumentation an dieser Stelle keine Angaben. Unabhängig vom Betriebsmodell gilt: Quellcode und Konversationsinhalte gehen an den jeweils gewählten Modellanbieter – das gehört vorab ins eigene Verarbeitungsverzeichnis, insbesondere wenn Letta Cloud statt eines selbstgehosteten Servers genutzt wird.
Letta Code mit herdr orchestrieren
herdr ist eine Terminal-Runtime für mehrere gleichzeitig laufende Coding-Agenten. Laut herdr-Dokumentation erkennt es Letta Code über das Terminal-Screen-Manifest und liefert darüber eine Sitzungsintegration, die Letta-Code-Sitzungen neben anderen unterstützten Harnesses im selben Multi-Agenten-Überblick sichtbar macht.
Einordnung: Entwickler-Harness und Unternehmens-Harness
Letta Code richtet sich an Entwickler, die langlebige, lernende Agenten in Terminal, IDE-naher Desktop-App oder Browser einsetzen wollen. Für Fachanwender im gesamten Unternehmen ist CompanyGPT der passende Harness: Werkzeuge über MCP-Server, Kontext über companyRAG, Rollen aus Entra ID oder Keycloak und Audit-Logs. Unser AI Gateway liefert dafür die gemeinsame Kosten- und Governance-Schicht über verschiedene Harnesses und Modellanbieter hinweg. Weitere Agent-Harnesses finden Sie in unserer Harness-Übersicht. Wenn Sie prüfen möchten, wie sich ein memory-first Agent wie Letta Code in Ihre Entwicklungsumgebung und Ihr Datenschutzkonzept einfügt, unterstützen wir Sie gerne.