openviking

OpenViking — это открытая контекстная база данных для ИИ-агентов, опубликованная компанией Volcengine. Она предназначена для того, чтобы дать агентам постоянное место для хранения знаний, запоминания пользователей и повторного использования опыта между сессиями, объединяя память агента, RAG знаний и навыки в одной системе. Основная концепция: контекст организован как виртуальная файловая система в схеме URI viking://. Агенты работают с ней с помощью знакомых файловых команд, таких как ls, tree, read, write, find, search и grep, просматривая каталоги, читая или редактируя содержимое и выполняя поиск в пределах каталога. Сводки каталогов поддерживают загрузку по требованию. Типы контекста включают ресурсы (документы, репозитории, веб-страницы), воспоминания (предпочтения и опыт пользователя) и навыки (определения того, как выполнять задачи). Каждый элемент имеет URI viking:// для просмотра и поиска. Многоуровневая загрузка: каталоги содержат L0-абстракты (однопредложенческие сводки для проверки релевантности), L1-обзоры (структура и ключевые моменты для планирования) и L2-полные детали, загружаемые только при необходимости. Это позволяет сократить количество токенов и задержку, давая агентам возможность оценить релевантность до чтения полных файлов. Поиск: векторный поиск находит кандидатные каталоги, затем изучает их содержимое. Команда find выполняет запрос напрямую, а search может использовать контекст сессии для планирования поиска. В README упоминаются исследования по запросам и обслуживанию с учётом каталогов (TrieHI) и по токен-эффективному RAG над структурированными документами (VikingRAG). Сессии и память: фиксация сессии архивирует разговор и запускает фоновое извлечение. Политики памяти управляют тем, что сохраняется, а кандидаты сравниваются с существующими воспоминаниями для создания, объединения или пропуска. При включённом VikingBot команда ov compile использует навык для организации исходного материала в вики, граф знаний или отчёт. Для быстрого старта требуются Python 3.10+ и доступ к модели эмбеддингов и VLM (облачной или локальной). Установка выполняется через pip install openviking, затем openviking-server init, doctor и start. Конфигурация записывается в ~/.openviking/ov.conf, поддерживаются провайдеры Volcengine, OpenAI, Codex OAuth, Kimi, GLM и локальный Ollama. Пакет включает CLI ov для добавления ресурсов, проверки статуса задач, вывода списка и дерева файловой системы, а также выполнения запросов find/grep. Интеграции: документированы нативные интеграции для Claude Code, Codex, Cursor, TRAE, OpenClaw, Hermes, OpenCode, pi, DeerFlow, DSH, Doubao Work и LangChain/LangGraph с использованием хуков, MCP, плагинов или встроенной поддержки. Общие пути интеграции включают Agent Plugins 1.0 и MCP-клиенты. Предоставляются SDK для Python, Go и TypeScript, а также HTTP API. Другие компоненты: бета-версия десктопного приложения для macOS и Windows x64, которое настраивает локальные интеграции агентов, просматривает события recall и capture и синхронизирует локальные воспоминания и навыки; VikingBot — агентный фреймворк на базе OpenViking, устанавливаемый через pip install "openviking[bot]" и запускаемый с помощью openviking-server --with-bot и ov chat; а также веб-студия для просмотра контекста и проверки семантического поиска, доступная также в виде хостинг-демо. Развёртывание: сервер с открытым исходным кодом работает под лицензией AGPLv3 без ключа активации, поддерживает учётные записи и изоляцию пользователей, а также опциональные ACL для ресурсов, и может быть развёрнут через Docker. Перед предоставлением доступа за пределами localhost следует настроить аутентификацию. Коммерческие издания включают управляемый SaaS на Volcano Engine и самоуправляемое издание/BYOC с распределённым развёртыванием и официальной поддержкой. В README приводятся результаты бенчмарков по долгой пользовательской памяти (LoCoMo) и многоходовым задачам агентов (tau2-bench), со скриптами воспроизведения в каталоге benchmark. Также перечислены партнёрские проекты и каналы сообщества (Lark, WeChat, Discord, X). Лицензирование различается по компонентам: основной проект — AGPLv3, crates/ov_cli и примеры — Apache 2.0, third_party — под их исходными лицензиями.