প্রকল্প সম্পর্কে

OpenViking হলো volcengine-এর প্রকাশিত AI এজেন্টদের জন্য একটি ওপেন-সোর্স কনটেক্সট ডেটাবেস। এর লক্ষ্য এজেন্টদের জ্ঞান সংরক্ষণ, ব্যবহারকারীদের মনে রাখা এবং সেশন জুড়ে অভিজ্ঞতা পুনঃব্যবহারের জন্য একটি স্থায়ী জায়গা দেওয়া, যা এজেন্ট মেমরি, নলেজ RAG এবং স্কিলগুলোকে একটি সিস্টেমে একীভূত করে। মূল ধারণা: কনটেক্সটটি viking:// URI স্কিমের অধীনে একটি ভার্চুয়াল ফাইল সিস্টেম হিসেবে সংগঠিত। এজেন্টরা ls, tree, read, write, find, search এবং grep-এর মতো পরিচিত ফাইল-সদৃশ কমান্ড দিয়ে এটি পরিচালনা করে, ডিরেক্টরি ব্রাউজ করে, কনটেন্ট পড়ে বা সম্পাদনা করে এবং একটি ডিরেক্টরি স্কোপের মধ্যে অনুসন্ধান করে। ডিরেক্টরি সামারিগুলো অন-ডিমান্ড লোডিং সমর্থন করে। কনটেক্সট প্রকারের মধ্যে রয়েছে রিসোর্স (ডকুমেন্ট, রিপোজিটরি, ওয়েব পেজ), মেমরি (ব্যবহারকারীর পছন্দ এবং অভিজ্ঞতা) এবং স্কিল (কীভাবে কাজ সম্পাদন করতে হয় তার সংজ্ঞা)। প্রতিটি আইটেমের ব্রাউজিং এবং রিট্রিভালের জন্য একটি viking:// URI থাকে। স্তরভিত্তিক লোডিং: ডিরেক্টরিগুলোতে L0 অ্যাবস্ট্র্যাক্ট (প্রাসঙ্গিকতা যাচাইয়ের জন্য এক-বাক্য সারাংশ), L1 ওভারভিউ (পরিকল্পনার জন্য গঠন এবং মূল পয়েন্ট) এবং L2 সম্পূর্ণ বিবরণ থাকে যা শুধুমাত্র প্রয়োজন হলে লোড হয়। এটি এজেন্টদের সম্পূর্ণ ফাইল পড়ার আগে প্রাসঙ্গিকতা বিচার করতে দিয়ে টোকেন এবং লেটেন্সি কমানোর উদ্দেশ্যে তৈরি। রিট্রিভাল: ভেক্টর সার্চ প্রার্থী ডিরেক্টরি খুঁজে বের করে, তারপর তাদের বিষয়বস্তু অন্বেষণ করে। find কমান্ড সরাসরি একটি কোয়েরি চালায়, যখন search সেশন কনটেক্সট ব্যবহার করে রিট্রিভাল পরিকল্পনা করতে পারে। README-তে ডিরেক্টরি-সচেতন কোয়েরি এবং রক্ষণাবেক্ষণ (TrieHI) এবং কাঠামোবদ্ধ ডকুমেন্টের উপর টোকেন-দক্ষ RAG (VikingRAG) সম্পর্কে গবেষণার উল্লেখ রয়েছে। সেশন এবং মেমরি: একটি সেশন কমিট করলে কথোপকথন আর্কাইভ হয় এবং ব্যাকগ্রাউন্ড এক্সট্রাকশন শুরু হয়। মেমরি পলিসি নিয়ন্ত্রণ করে কী ধরে রাখা হবে, এবং প্রার্থীদের বিদ্যমান মেমরির সাথে তুলনা করে তৈরি, একীভূত বা বাদ দেওয়ার সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়। VikingBot সক্রিয় থাকলে, ov compile একটি স্কিল ব্যবহার করে উৎস উপাদানকে উইকি, নলেজ গ্রাফ বা রিপোর্টে সংগঠিত করে। দ্রুত শুরু করতে Python 3.10+ এবং একটি এমবেডিং মডেল ও VLM-এ (ক্লাউড বা লোকাল) অ্যাক্সেস প্রয়োজন। ইনস্টলেশন pip install openviking-এর মাধ্যমে, তারপর openviking-server init, doctor এবং start। কনফিগারেশন ~/.openviking/ov.conf-এ লেখা হয়, যেখানে Volcengine, OpenAI, Codex OAuth, Kimi, GLM এবং লোকাল Ollama-সহ সমর্থিত প্রোভাইডার রয়েছে। প্যাকেজটিতে ov CLI অন্তর্ভুক্ত রয়েছে রিসোর্স যোগ করা, টাস্ক স্ট্যাটাস চেক করা, ফাইল সিস্টেম তালিকাভুক্ত এবং ট্রি-ভিউ করা এবং find/grep কোয়েরি চালানোর জন্য। ইন্টিগ্রেশন: Claude Code, Codex, Cursor, TRAE, OpenClaw, Hermes, OpenCode, pi, DeerFlow, DSH, Doubao Work এবং LangChain/LangGraph-এর জন্য নেটিভ ইন্টিগ্রেশন নথিভুক্ত, যা hooks, MCP, প্লাগইন বা বিল্ট-ইন সাপোর্ট ব্যবহার করে। সাধারণ ইন্টিগ্রেশন পথের মধ্যে রয়েছে Agent Plugins 1.0 এবং MCP ক্লায়েন্ট। Python, Go এবং TypeScript-এর জন্য SDK প্রদান করা হয়েছে, সাথে একটি HTTP API। অন্যান্য উপাদান: macOS এবং Windows x64-এর জন্য একটি বিটা ডেস্কটপ অ্যাপ যা লোকাল এজেন্ট ইন্টিগ্রেশন কনফিগার করে, রিকল এবং ক্যাপচার ইভেন্ট পরিদর্শন করে এবং লোকাল মেমরি ও স্কিল সিঙ্ক করে; VikingBot, OpenViking-এর উপর নির্মিত একটি এজেন্ট ফ্রেমওয়ার্ক, যা pip install "openviking[bot]" দিয়ে ইনস্টল করা যায় এবং openviking-server --with-bot plus ov chat দিয়ে শুরু হয়; এবং কনটেক্সট ব্রাউজিং ও সেমান্টিক সার্চ চেষ্টা করার জন্য একটি ওয়েব স্টুডিও, যা হোস্টেড ডেমো হিসেবেও উপলব্ধ। ডিপ্লয়মেন্ট: ওপেন-সোর্স সার্ভারটি AGPLv3-এর অধীনে চলে, কোনো অ্যাক্টিভেশন কী ছাড়াই, অ্যাকাউন্ট এবং ইউজার আইসোলেশন plus অপ্ট-ইন রিসোর্স ACL সমর্থন করে এবং Docker-এর মাধ্যমে ডিপ্লয় করা যায়। লোকালহোস্টের বাইরে প্রকাশের আগে অথেনটিকেশন কনফিগার করা উচিত। বাণিজ্যিক সংস্করণগুলোর মধ্যে Volcano Engine-এ একটি ম্যানেজড SaaS এবং ডিস্ট্রিবিউটেড ডিপ্লয়মেন্ট ও অফিসিয়াল সাপোর্টসহ একটি সেলফ-ম্যানেজড/BYOC সংস্করণ অন্তর্ভুক্ত। README দীর্ঘ-কথোপকথন ব্যবহারকারী মেমরি (LoCoMo) এবং মাল্টি-টার্ন এজেন্ট টাস্ক (tau2-bench)-এর উপর বেঞ্চমার্ক মূল্যায়ন রিপোর্ট করে, সাথে benchmark ডিরেক্টরিতে রিপ্রোডাকশন স্ক্রিপ্ট রয়েছে। এটি পার্টনার প্রজেক্ট এবং কমিউনিটি চ্যানেল (Lark, WeChat, Discord, X)-ও তালিকাভুক্ত করে। লাইসেন্সিং উপাদান অনুসারে আলাদা: মূল প্রজেক্ট AGPLv3, crates/ov_cli এবং উদাহরণ Apache 2.0, third_party তাদের মূল লাইসেন্সের অধীনে।