Comparaison · API Mémoire Agent
MemGPT vs Kronvex
API gérée vs framework auto-hébergé
MemGPT (désormais Letta) est un framework auto-hébergé puissant — mais il vient avec une instance Postgres à gérer, un serveur à maintenir et une infrastructure cloud à payer.
TL;DR
Côte à côte en 30 secondes
| Fonctionnalité | MemGPT / Letta | Kronvex |
|---|---|---|
| Modèle de déploiement | ⚠ Auto-hébergé | ✓ Entièrement géré |
| Conformité RGPD | ⚠ Votre responsabilité | ✓ Natif |
| Tarification | Logiciel gratuit + coût infra ($30–100+/mois auto-hébergé) | Dès 29 €/mois, entièrement géré |
| Offre gratuite | ⚠ Logiciel gratuit, infra payante | ✓ 100 mémoires |
| Mécanisme de rappel | Gestion de fenêtre de contexte par LLM | ✓ Vectoriel déterministe <40ms |
| Endpoint inject-context | ✗ | ✓ |
| SDK Python & Node.js | ✓ | ✓ |
| Temps jusqu'à la première mémoire | Des heures (Postgres + serveur + configuration) | Moins de 5 min (POST /remember) |
| Résidence des données UE | ⚠ Dépend de votre déploiement | ✓ Toujours Francfort |
Données exactes en mars 2026. Sources : letta.ai, kronvex.io/docs.
Comparaison honnête
Lequel utiliser ?
Vous avez besoin d'un contrôle total sur l'architecture mémoire
- Vous voulez tout auto-héberger — les données ne quittent jamais votre infrastructure
- Vous avez besoin d'une gestion de fenêtre de contexte par LLM et de persistance de persona
- Vous avez des capacités DevOps pour opérer Postgres et un serveur long-running
- Vous faites de la recherche ou avez besoin d'une personnalisation profonde de l'architecture mémoire
Vous voulez une mémoire qui fonctionne sans aucune infra
- Vous voulez déployer de la mémoire agent sans provisionner ni maintenir d'infrastructure
- La résidence des données UE et la conformité RGPD sont non négociables
- Vous voulez une tarification forfaitaire prévisible plutôt que des factures cloud variables
- Vous avez besoin d'inject-context — un appel retourne un bloc de prompt système prêt
- Vous voulez être opérationnel en moins de 5 minutes avec une clé démo gratuite
- Un rappel rapide et déterministe (<40ms) importe plus que la synthèse par LLM
Comparaison de code
La même tâche, deux approches
LETTA (MemGPT) — Self-hosted, infra required# pip install letta-client # Requires: Postgres running + letta server running from letta_client import Letta # Connect to your self-hosted Letta server client = Letta(base_url="http://localhost:8283") # Create an agent (sets up memory blocks) agent = client.agents.create( name="user-123", memory_blocks=[ {"label": "human", "value": "user info here"}, {"label": "persona", "value": "assistant persona"} ], model="openai/gpt-4o-mini" ) # Store memory (LLM processes and stores internally) response = client.agents.messages.create( agent_id=agent.id, messages=[{"role": "user", "content": "I prefer dark mode"}] ) # Context window managed by the LLM internally # No inject-context endpoint — build prompt yourself
KRONVEX — Managed API, EU-hosted, no infra# pip install kronvex from kronvex import Kronvex # No server to run. No Postgres to manage. client = Kronvex(api_key="kv-...") # Store memory — pgvector embedding, no LLM await client.agent("user-123").remember( "user prefers dark mode" ) # Recall with confidence scoring memories = await client.agent("user-123").recall( "display preferences" ) # inject-context: one call → formatted system prompt context = await client.agent("user-123").inject_context( "How should I respond?" ) # → "User prefers dark mode (confidence: 0.94)" # EU-hosted. GDPR-native. No infra to manage.
Pourquoi Kronvex plutôt que MemGPT
Trois raisons de choisir Kronvex
Zéro infrastructure
Faire tourner MemGPT/Letta vous-même signifie provisionner Postgres, maintenir un serveur, gérer les mises à jour et payer l'hébergement cloud. Kronvex est une API — votre seule dépendance est votre clé API.
No Postgres. No server ops.Résidence des données UE garantie
Avec Letta auto-hébergé, la conformité RGPD est entièrement votre responsabilité. Kronvex stocke tout à Francfort, RGPD inclus par défaut.
Frankfurt · GDPR · right to erasureRappel déterministe et rapide
MemGPT utilise un LLM pour gérer les fenêtres de contexte — la latence de rappel dépend de votre fournisseur LLM. Kronvex utilise la recherche vectorielle HNSW — sub-40ms, déterministe, sans tokens supplémentaires.
<40ms recall · no LLM in read pathQuestions
Questions fréquentes
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