Agent Memory
Letta 最佳替代方案
比较 Letta 的替代工具，判断什么时候选择每个方案、什么时候不适合，以及切换前要考虑什么。
什么时候考虑替代方案
当 Agent 是跨会话持续存在的实体而非一次性线程时选 Letta。把它理解为给 Agent 一个长期自我。
最后审查
2026年6月3日
已比较替代方案
3
替代工具
Mem0
适合产品需要跨会话明确记住事实、偏好，并持续更新用户上下文的场景。
如果你需要这些，选择 Mem0
- 用户记忆
- 偏好学习
- Agent assistant
这些情况不适合
- 静态文档问答
- 记忆不可检查或删除的工作流
Zep
适合 memory 需要关系、时间上下文，并围绕不断变化的用户或组织知识检索的场景。
如果你需要这些，选择 Zep
- temporal memory
- knowledge graph
- agent recall
这些情况不适合
- 只需要 session history 的小原型
- 不愿建模 memory 权限的团队
Honcho
为有状态 Agent 设计的记忆库，支持辩证式用户建模和 peer cards。
如果你需要这些，选择 Honcho
- 用户画像建模
- 辩证推理
- 有状态对话
这些情况不适合
- 简单 key-value 记忆
- 只需要 session 历史的团队
切换前要考虑什么
- 这个替代方案解决的是同一层问题，还是更底层的 building block？
- 切换后是否会改善可观测性、权限边界、状态控制或评测覆盖？
- 能否先用一个真实 Agent 任务验证迁移，再替换当前工具？