Framework-Vergleich
Letta (MemGPT) vs LlamaIndex Agents
Datenbasierter Vergleich von Letta (MemGPT) und LlamaIndex Agents nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | Letta (MemGPT) | LlamaIndex Agents |
|---|---|---|
| Sprache | Python | Python |
| Lizenz | Apache-2.0 | MIT |
| GitHub Stars | 24,210 | 51,568 |
| Commits (30d) | 2 | — |
| Autonomie | 5/100 | 3/100 |
| Multimodalität | 2/100 | 3/100 |
| Production | 4/100 | 4/100 |
| Einsteiger-Score | 3/10 | 6/10 |
| Beste Eignung | Long-running stateful assistants | RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen. |
Letta (MemGPT)
Stärken
- First-class memory
- Server + SDK
Schwächen
- Younger ecosystem
LlamaIndex Agents
Stärken
- Beste RAG-Integration am Markt
- Query Engines + Agents kombinierbar
Schwächen
- Multi-Agent-Patterns weniger ausgeprägt
Fazit
Letta (MemGPT) führt mit 4 Punkten
Wähle Letta (MemGPT) wenn: Long-running stateful assistants. Wähle LlamaIndex Agents wenn: RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen..