openviking

OpenViking은 볼켄진(Volcengine)이 발표한 AI 에이전트용 오픈소스 컨텍스트 데이터베이스입니다. 에이전트가 세션 간에 지식을 저장하고 사용자를 기억하며 경험을 재사용할 수 있는 영구 저장소를 제공하여 에이전트 메모리, 지식 RAG, 스킬을 하나의 시스템으로 통합합니다. 핵심 개념: 컨텍스트는 viking:// URI 체계 아래 가상 파일시스템으로 구성됩니다. 에이전트는 ls, tree, read, write, find, search, grep 같은 친숙한 파일 유사 명령으로 디렉터리를 탐색하고 콘텐츠를 읽거나 편집하며 디렉터리 범위 내에서 검색합니다. 디렉터리 요약은 온디맨드 로딩을 지원합니다. 컨텍스트 유형에는 리소스(문서, 저장소, 웹 페이지), 메모리(사용자 선호도와 경험), 스킬(작업 수행 방법 정의)이 포함됩니다. 각 항목은 탐색과 검색을 위한 viking:// URI를 가집니다. 계층형 로딩: 디렉터리는 L0 초록(관련성 확인용 한 문장 요약), L1 개요(계획용 구조와 핵심 포인트), L2 전체 세부 정보를 가지며 필요할 때만 로드됩니다. 에이전트가 전체 파일을 읽기 전에 관련성을 판단할 수 있게 하여 토큰과 지연 시간을 줄이기 위한 것입니다. 검색: 벡터 검색이 후보 디렉터리를 찾은 다음 내용을 탐색합니다. find 명령은 쿼리를 직접 실행하고, search는 세션 컨텍스트를 사용해 검색을 계획할 수 있습니다. README는 디렉터리 인식 쿼리 및 유지보수(TrieHI)와 구조화 문서에 대한 토큰 효율적 RAG(VikingRAG) 연구를 참조합니다. 세션 및 메모리: 세션을 커밋하면 대화가 보관되고 백그라운드 추출이 시작됩니다. 메모리 정책은 무엇을 유지할지 제어하며, 후보는 기존 메모리와 비교되어 생성, 병합 또는 건너뛰기가 결정됩니다. VikingBot을 활성화하면 ov compile이 스킬을 사용해 원본 자료를 위키, 지식 그래프 또는 보고서로 정리합니다. 빠른 시작에는 Python 3.10 이상과 임베딩 모델 및 VLM(클라우드 또는 로컬) 접근이 필요합니다. 설치는 pip install openviking 후 openviking-server init, doctor, start 순으로 진행합니다. 구성은 ~/.openviking/ov.conf에 작성되며 지원 제공자는 Volcengine, OpenAI, Codex OAuth, Kimi, GLM, 로컬 Ollama를 포함합니다. 패키지에는 리소스 추가, 작업 상태 확인, 파일시스템 목록 및 트리 보기, find/grep 쿼리 실행을 위한 ov CLI가 포함됩니다. 통합: Claude Code, Codex, Cursor, TRAE, OpenClaw, Hermes, OpenCode, pi, DeerFlow, DSH, Doubao Work, LangChain/LangGraph에 대한 네이티브 통합이 문서화되어 있으며 hooks, MCP, 플러그인 또는 내장 지원을 사용합니다. 일반 통합 경로로는 Agent Plugins 1.0과 MCP 클라이언트가 있습니다. Python, Go, TypeScript용 SDK와 HTTP API가 제공됩니다. 기타 구성 요소: macOS 및 Windows x64용 베타 데스크톱 앱(로컬 에이전트 통합 구성, 리콜 및 캡처 이벤트 검사, 로컬 메모리와 스킬 동기화), OpenViking 기반 에이전트 프레임워크인 VikingBot(pip install "openviking[bot]"로 설치, openviking-server --with-bot 및 ov chat으로 시작), 컨텍스트 탐색과 의미 검색을 시험해 볼 수 있는 웹 스튜디오(호스팅 데모로도 제공)가 있습니다. 배포: 오픈소스 서버는 활성화 키 없이 AGPLv3로 실행되며 계정과 사용자 격리, 선택적 리소스 ACL을 지원하고 Docker로 배포할 수 있습니다. localhost 밖으로 노출하기 전에 인증을 구성해야 합니다. 상용 에디션으로는 Volcano Engine의 관리형 SaaS와 분산 배포 및 공식 지원을 제공하는 자체 관리/BYOC 에디션이 있습니다. README는 긴 대화 사용자 메모리(LoCoMo) 및 다중 턴 에이전트 작업(tau2-bench)에 대한 벤치마크 평가를 보고하며 benchmark 디렉터리에 재현 스크립트가 있습니다. 또한 파트너 프로젝트와 커뮤니티 채널(Lark, WeChat, Discord, X)을 나열합니다. 라이선스는 구성 요소별로 다릅니다: 메인 프로젝트 AGPLv3, crates/ov_cli 및 예제 Apache 2.0, third_party는 원래 라이선스를 따릅니다.