openviking

OpenVikingは、volcengineが公開したAIエージェント向けのオープンソースのコンテキストデータベースです。エージェントに知識を保存し、ユーザーを記憶し、セッションをまたいで経験を再利用するための永続的な場所を提供し、エージェントのメモリ、知識RAG、スキルを1つのシステムに統合することを目的としています。 中核コンセプト: コンテキストはviking:// URIスキームの下で仮想ファイルシステムとして編成されます。エージェントはls、tree、read、write、find、search、grepなどの使い慣れたファイル風コマンドで操作し、ディレクトリの閲覧、コンテンツの読み書き、ディレクトリ範囲内での検索を行います。ディレクトリの要約はオンデマンドロードに対応しています。 コンテキストタイプには、リソース（ドキュメント、リポジトリ、ウェブページ）、メモリ（ユーザーの好みや経験）、スキル（タスクの実行方法の定義）が含まれます。各アイテムには、閲覧と取得のためのviking:// URIがあります。 階層的ロード: ディレクトリにはL0要約（関連性チェック用の一文要約）、L1概要（計画用の構造と要点）、L2詳細（必要なときだけロード）があります。これにより、エージェントが完全なファイルを読む前に関連性を判断できるため、トークンとレイテンシを削減できます。 検索: ベクトル検索で候補ディレクトリを見つけ、その内容を探索します。findコマンドはクエリを直接実行し、searchはセッションコンテキストを使用して検索を計画できます。READMEでは、ディレクトリ認識クエリとメンテナンスに関する研究（TrieHI）と、構造化ドキュメントに対するトークン効率的なRAG（VikingRAG）が参照されています。 セッションとメモリ: セッションをコミットすると会話がアーカイブされ、バックグラウンド抽出が開始されます。メモリポリシーが保持内容を制御し、候補は既存のメモリと比較されて作成、マージ、スキップが決定されます。VikingBotを有効にすると、ov compileはスキルを使用してソース資料をウィキ、ナレッジグラフ、またはレポートに整理します。 クイックスタートにはPython 3.10以上と、埋め込みモデルおよびVLM（クラウドまたはローカル）へのアクセスが必要です。インストールはpip install openvikingで行い、その後openviking-server init、doctor、startを実行します。設定は~/.openviking/ov.confに書き込まれ、サポートされるプロバイダにはVolcengine、OpenAI、Codex OAuth、Kimi、GLM、ローカルOllamaが含まれます。パッケージには、リソースの追加、タスク状態の確認、ファイルシステムのリスト表示とツリービュー、find/grepクエリの実行のためのov CLIが含まれています。 統合: Claude Code、Codex、Cursor、TRAE、OpenClaw、Hermes、OpenCode、pi、DeerFlow、DSH、Doubao Work、LangChain/LangGraph向けのネイティブ統合が、フック、MCP、プラグイン、または組み込みサポートを使用して文書化されています。一般的な統合パスには、Agent Plugins 1.0とMCPクライアントが含まれます。Python、Go、TypeScript用のSDKと、HTTP APIが提供されています。 その他のコンポーネント: macOSおよびWindows x64向けのベータ版デスクトップアプリ（ローカルエージェント統合の設定、リコールとキャプチャイベントの検査、ローカルメモリとスキルの同期が可能）。VikingBotはOpenViking上に構築されたエージェントフレームワークで、pip install "openviking[bot]"でインストールし、openviking-server --with-botとov chatで起動します。また、コンテキストの閲覧とセマンティック検索を試すためのウェブスタジオもあり、ホスト型デモとしても利用できます。 デプロイ: オープンソースサーバーはAGPLv3の下で動作し、アクティベーションキーは不要です。アカウントとユーザー分離、オプトインのリソースACLをサポートし、Dockerでデプロイできます。localhost以外に公開する前に認証を設定する必要があります。商用エディションには、Volcano Engine上のマネージドSaaSと、分散デプロイと公式サポートを備えたセルフマネージド/BYOCエディションが含まれます。 READMEには、長い会話のユーザーメモリ（LoCoMo）とマルチターンエージェントタスク（tau2-bench）に関するベンチマーク評価が報告されており、benchmarkディレクトリに再現スクリプトがあります。また、パートナープロジェクトとコミュニティチャネル（Lark、WeChat、Discord、X）もリストされています。ライセンスはコンポーネントごとに異なります: メインプロジェクトはAGPLv3、crates/ov_cliとexamplesはApache 2.0、third_partyは元のライセンスに従います。