Framework-Vergleich
LlamaIndex Agents vs Letta (MemGPT)
Datenbasierter Vergleich von LlamaIndex Agents und Letta (MemGPT) nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | LlamaIndex Agents | Letta (MemGPT) |
|---|---|---|
| Sprache | Python | Python |
| Lizenz | MIT | Apache-2.0 |
| GitHub Stars | 52,884 | 25,426 |
| Commits (30d) | 5 | 2 |
| Autonomie | 3/100 | 5/100 |
| Multimodalität | 3/100 | 2/100 |
| Production | 4/100 | 4/100 |
| Einsteiger-Score | 6/10 | 3/10 |
| Beste Eignung | RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen. | Long-running stateful assistants |
LlamaIndex Agents
Stärken
- Beste RAG-Integration am Markt
- Query Engines + Agents kombinierbar
Schwächen
- Multi-Agent-Patterns weniger ausgeprägt
Letta (MemGPT)
Stärken
- First-class memory
- Server + SDK
Schwächen
- Younger ecosystem
Fazit
Letta (MemGPT) führt mit 4 Punkten
Wähle LlamaIndex Agents wenn: RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen.. Wähle Letta (MemGPT) wenn: Long-running stateful assistants.