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OpenViking：AI智能体的上下文数据库

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什么是OpenViking

OpenViking是一个开源的AI智能体上下文数据库。它将记忆、资源和技能作为统一的虚拟文件系统存储在 viking:// 协议下，因此智能体可以通过 ls、tree 和 find 命令浏览自身上下文，而非查询黑盒向量存储。内容被处理为三个层级——L0摘要、L1概览、L2详情，并按需加载。每次检索都会留下可观察和调试的轨迹。完整介绍：开始使用。

OpenViking Studio playground——一个可在浏览器中打开的实时演示，无需安装。

为什么选择OpenViking

• 统一文件系统管理所有上下文：记忆、资源和技能均拥有各自的 viking:// URI。智能体可确定性地定位和操作上下文，就像开发者处理文件一样。→ Viking URI · 上下文类型
• 分层加载降低Token消耗：每个条目在写入时被处理为L0（摘要）、L1（概览）和L2（详情），然后仅根据任务需求加载对应深度的内容。→ 上下文层级
• 目录递归检索：向量搜索首先定位得分最高的目录，然后逐层深入，确保结果附带完整的周边上下文。→ 检索
• 可观察的检索过程：每个查询都会保留其目录浏览轨迹。当结果出现异常时，你可以精确查看产生该结果的路径。→ 检索
• 会话转化为记忆：会话提交后，OpenViking会异步提取用户偏好和智能体经验到长期记忆中。→ 会话

各组件如何协同工作：架构。设计背后的思考：上下文工程的数据库范式。

viking://
├── resources/ # 资源：项目文档、代码库、网页等
│  └── my_project/
│     ├── docs/
│     │  ├── api/
│     │  └── tutorials/
│     └── src/
└── user/
   └── {user_id}/
      ├── memories/
      │  └── preferences/
      │     ├── writing_style
      │     └── coding_habits
      ├── resources/
      │  └── private_project/
      ├── skills/
      │  ├── search_code
      │  └── analyze_data
      └── peers/
         └── web-visitor-alice/

三个加载层级：

• L0（摘要）：一句话总结，用于快速相关性检查。
• L1（概览）：核心信息和使用场景，用于任务规划。
• L2（详情）：完整原始数据，仅在需要时读取。

每个目录都包含自己的L0/L1层级，因此无需读取完整文件即可判断相关性：

viking://resources/my_project/
├── .abstract # L0：约100 tokens - 快速相关性检查
├── .overview # L1：约2k tokens - 结构和关键点
└── docs/
   ├── .abstract
   ├── .overview
   └── api/
      ├── auth.md # L2：完整内容，按需加载
      └── endpoints.md

效果验证

OpenViking 0.3.22已在长对话用户记忆（LoCoMo）和多轮智能体任务（tau2-bench）上进行了评估。完整结果和设置细节（包括知识库问答）详见基准测试报告；复现脚本位于./benchmark。

记忆评估使用https://console.volcengine.com/ark/region:cn-beijing/model/detail?Id=doubao-seed-2-0-pro作为VLM，https://console.volcengine.com/ark/region:cn-beijing/model/detail?Id=doubao-embedding-vision作为嵌入模型。

• 用户记忆（LoCoMo）：使用OpenViking后，三个智能体集成的准确率达到80–83%——高于原生记忆的24–57%——同时输入 tokens 减少34.3–91.0%，查询延迟降低58.45–66.10%。
• 智能体经验（tau2-bench）：经验记忆使任务成功率在零售场景提升+6.87个百分点，在航空场景提升+11.87个百分点，相比无记忆的同一LLM。

快速开始

[!NOTE] 想先体验实际效果？ 试试 OpenViking Studio——一个包含上下文 playground、语义搜索和多智能体中心的实时托管实例。无需安装。

需要Python 3.10或更高版本。

pip install openviking --upgrade
openviking-server init # 交互式向导：提供方、模型、ov.conf
openviking-server doctor # 验证设置
openviking-server # 启动（后台运行：nohup openviking-server
> openviking.log 2>&1 &）

init 会引导你完成提供方设置并写入 ~/.openviking/ov.conf。它支持火山引擎（Volcengine）、OpenAI、Codex OAuth、Kimi、GLM以及本地Ollama——对于Ollama，它可以检测并安装运行时，并拉取适合你硬件的模型。doctor 在无需运行服务器的情况下检查配置文件、Python版本、提供方连接性和磁盘空间。手动 ov.conf 模板、各提供方示例、环境变量和Windows设置：配置指南 · 快速开始文档。

安装已包含 ov 客户端CLI。服务器运行时：

ov status
ov add-resource https://github.com/volcengine/OpenViking # --wait
ov ls viking://resources/
ov tree viking://resources/volcengine -L 2
# 若未使用 --wait，需等待一段时间进行语义处理
ov find "what is openviking"
ov grep "openviking" --uri viking://resources/volcengine/OpenViking/docs/en

后续步骤：

• 客户端配置（ov config）、独立CLI安装（npm / cargo）以及高级用法（如索引重建）：CLI设置
• Docker和生产环境部署：部署指南

与你的智能体集成

集成会将OpenViking的回忆功能注入智能体的上下文，并自动提交会话记忆：

• Claude Code
• Codex
• OpenClaw
• Hermes
• Cursor
• TRAE / TRAE CN / TraeCode CLI 2.0
• OpenCode
• pi
• Agent Plugins 1.0
• MCP clients
• LangChain / LangGraph

每个代理的设置说明：代理集成概述。

OpenViking Helper（测试版）

OpenViking Helper 是一款桌面控制台，目前针对 macOS 和 Windows x64 提供测试版：

• 可视化本地代理设置：检测 OpenViking CLI、Claude Code、Codex、Cursor、Trae 和 OpenCode，然后配置受支持的插件、MCP、Hook 和 CLI 集成。
• 会话跟踪检查：解析 Claude Code、Codex 和 Trae 会话，以显示 OpenViking 召回、提示注入、MCP 调用、捕获和提交事件。
• 本地内存和技能管理：查看本地内存/规则文件和 SKILL.md 技能，然后将它们同步到 OpenViking。

下载：

• macOS Apple Silicon (arm64)
• macOS Intel (x64)
• Windows (x64)

VikingBot

VikingBot 是基于 OpenViking 构建的 AI 代理框架：

pip install "openviking[bot]"
openviking-server --with-bot
ov chat # 在另一个终端中

官方 Docker 镜像捆绑了 VikingBot，并默认与服务器和控制台 UI 一起启动。详情：VikingBot 指南。

生产环境部署

对于生产环境，将 OpenViking 作为独立 HTTP 服务运行 — 参见 服务器部署 和 部署指南。

商业版本

开源版本并未功能受限。 此仓库中的 OpenViking 基于 AGPLv3 完全开源：无功能限制、无需账户、无需激活密钥。按照上述 生产环境部署 自行在生产环境中运行 — 这一点将始终保持。

以下两个版本解决的是“谁来运营以及在哪里运行”的问题，而非“是否可以使用”的问题。

☁️ 托管 SaaS 由火山引擎官方托管。无需设置，无需运营。

个人版 — 面向个人开发者。免费试用最多 50 个文件，并通过 VikingDB 实现远超本地硬件的扩展能力。 企业版 — 多用户上下文管理、团队协作与权限控制、企业级 SLA 和支持。

现有开源用户可通过迁移工具迁移。 → 火山引擎产品页面 · 文档 面向中国以外地区的全球托管服务即将在 BytePlus 上线。

🏢 自管理版 在您自己的环境中运行。数据永不离开您的环境。

在线版 — 部署到您自己的云账户/VPC，支持 BYOC（自带云），需要出站访问以获取更新和授权。 离线版 — 完全隔离的环境，无互联网访问，适用于受监管行业。

在开源版本基础上增加分布式部署和官方支持，通过许可证密钥激活。 → 联系我们了解自管理部署

只想运行开源版本？请直接操作 — 无需联系任何人。前往 快速开始。

研究

OpenViking 开源了 VikingMem 论文中描述的部分核心能力：

VikingMem：面向基于 LLM 的有状态应用的内存库管理系统 Jiajie Fu、Junwen Chen、Mengzhao Wang、Aoxiang He、Maojia Sheng、Xiangyu Ke、Yifan Zhu 和 Yunjun Gao。 arXiv:2605.29640，2026。已被 VLDB 2026 接收。 📄 https://arxiv.org/abs/2605.29640

合作项目

OpenViking 欢迎与其他开源项目合作，共同构建上下文数据生态系统。已确认的合作伙伴包括：

• https://github.com/bytedance/deer-flow - 开源长周期 SuperAgent 框架
• https://github.com/NoKV-Lab/NoKV - AI 原生分布式文件系统
• https://github.com/huangruiteng/loopx - 轻量级循环工程状态内核
• https://github.com/NousResearch/hermes-agent - 与您共同成长的代理

有兴趣加入我们的合作伙伴列表？请向我们的社区提交 issue 申请。

社区与贡献

OpenViking 仍处于早期阶段，还有许多工作要做。

• 文档：docs.openviking.ai · 常见问题
• 博客：blog.openviking.ai
• 团队：关于我们
• 贡献：欢迎错误修复和新功能 — 参见 CONTRIBUTING.md

安全与隐私

本项目高度重视安全性。 有关漏洞报告和支持的版本，请参见 SECURITY.md

许可证

OpenViking 项目的不同组件使用不同的许可证：

• 主项目：AGPLv3 - 详情参见 LICENSE 文件
• crates/ov_cli：Apache 2.0 - 详情参见 LICENSE
• examples：Apache 2.0 - 详情参见 LICENSE
• third_party：第三方项目各自的原始许可证