Ilura ve Letta
Letta ve Ilura aynı problem alanında — kalıcı, öğrenen agent'lar — ama yaklaşımları farklı. Letta sunucu-merkezli stateful agent server + ADE ile geliştiricilere agent runtime sunar. Ilura desktop-first kişisel tezgâh modeli ile bireysel kullanıcının kendi agent'ını yetiştirir. Sunucu API'si üstüne agent inşa edip dağıtmak istiyorsan Letta; tek kullanıcı tezgâhında yetiştirip kendi ürününe taşımak istiyorsan Ilura.
Letta (eski MemGPT) UC Berkeley Sky Computing Lab çıkışlı stateful agent platformudur. Letta Code (memory-first CLI agent), Letta API + server, ADE (agent development environment) ve SDK sunar. Agent'lar arka plan memory subagent'ları ile öğrenir, model bağımsız taşınabilir, açık kaynak bileşenler GitHub'da.
01Ilura ne zaman daha iyi?
- Tek kullanıcı + kişisel kullanım senaryosundaysan. Ilura tezgâh modeli kişisel ilişki kurar; Letta multi-user agent server'a daha yakın.
- Eğitim verisi makinende kalsın istiyorsan. Ilura desktop yerel SQLite. Letta API self-host edilebilir ama "memory-first" felsefesi sunucu altyapısını öne çıkarır.
- Audit chain + zero-trust gerekiyorsa. Ilura SHA-256 hash chain + ECDSA imza. Letta'da bu seviyede cryptographic audit yok.
- Türkçe-öncelikli ürün dili önemliyse. Ilura Sera ilkesiyle Türkçe ses; "yanındayım" çekirdek vaat. Letta İngilizce.
02Letta ne zaman daha iyi?
- Multi-agent sistemler kurmak istiyorsan. Letta'nın memory subagent mimarisi multi-agent için olgun.
- Kendi sunucunda agent runtime barındırmak istiyorsan. Letta server self-host modeli net.
- UC Berkeley lab köklü araştırma odaklı projeyi tercih ediyorsan. MemGPT paper, Sky Computing Lab arka plan.
- ADE (visual agent development environment) önemliyse. Letta'nın UI tarafı agent davranışını canlı incelemeyi kolaylaştırır.
03Temel farklar
| Eksen | Ilura | Letta |
|---|---|---|
| Mimari odak | Desktop-first tezgâh + cloud yayın halkası | Server-first stateful agent runtime + ADE |
| Kullanıcı modeli | Tek kullanıcı + tezgâh paylaşımı | Server üzerinde multi-agent + multi-user |
| Memory mimarisi | 8-katman envelope schema (Bayesian + voice + collaboration + tool chain) | Memory subagent'ları + main context window |
| Eğitim | LoRA + DPO + Bayesian profile | In-context learning + memory subagent'lar (model fine-tune değil) |
| Audit | SHA-256 hash chain + ECDSA imza | Standart application log |
| Yayın | api.ilura.com.tr + yaşayan tether | Letta server endpoint (self-host veya hosted) |
| Açık kaynak | Çekirdek modüller açılacak (Phase 3) | GitHub'da açık bileşenler + hosted engine seçeneği |
| Köken | Ilura Technology OÜ (Tallinn, Estonia) | UC Berkeley Sky Computing Lab spin-off |
04Sık sorulan sorular
Letta MemGPT ile aynı şey mi?
Evet — Letta, MemGPT projesinin yeni adı. UC Berkeley çıkışlı paper "MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems" temelinde geliştirildi, ardından Letta olarak rebrand edildi.
Letta'da öğrenme nasıl çalışıyor?
Memory subagent'ları arka planda main agent'ın konuşmalarını işler, hatırlanması gereken fact'leri çıkarır, context window'a yerleştirir. Model ağırlıklarını değiştirmez — in-context learning. Ilura LoRA + DPO ile model davranışını da değiştirir.
Hangisi enterprise için daha hazır?
Letta multi-user agent server modeli enterprise dağıtımına uygun. Ilura'nın enterprise tier'ı (Girişimci) küçük ekipler için. 100+ kullanıcılı kurum dağıtımları Ilura'nın şu anki hedef kitlesi değil.
Veri yerelliği hangisinde daha iyi?
Ilura'da default: tüm eğitim verisi makinende. Letta self-host'ta tam kontrol senin elinde; hosted engine'da Letta'nın bulutunda. KVKK/GDPR uyumu için iki seçenek de uygun konfigürasyon istiyor.
İkisi birlikte kullanılabilir mi?
Teorik mümkün ama pratik avantaj sınırlı. İkisi de "stateful agent" iddiasında — örtüşme büyük. Tek bir altyapı seçmek daha sağlıklı.
yanındayım — Ilura