OpenViking：AI 智能体的上下文数据库

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✨ 2026年5月更新：更新 OpenViking 在 User Memory、Agent Memory 和知识库问答三场景上的评测结果。→ 见 评测结果。

概述

智能体开发面临的挑战

在 AI 时代，数据丰富，但高质量的上下文却难以获得。在构建 AI 智能体时，开发者经常面临以下挑战：

• 上下文碎片化：记忆存储在代码中，资源在向量数据库中，技能分散在各处，难以统一管理。
• 上下文需求激增：智能体的长运行任务在每次执行时都会产生上下文。简单的截断或压缩会导致信息丢失。
• 检索效果不佳：传统 RAG 使用扁平化存储，缺乏全局视图，难以理解信息的完整上下文。
• 上下文不可观察：传统 RAG 的隐式检索链像黑盒，出错时难以调试。
• 记忆迭代有限：当前记忆只是用户交互的记录，缺乏智能体相关的任务记忆。

OpenViking 解决方案

OpenViking 是专为 AI 智能体设计的开源上下文数据库。

我们的目标是为智能体定义一个极简的上下文交互范式，让开发者完全告别上下文管理的烦恼。OpenViking 抛弃了传统 RAG 的碎片化向量存储模型，创新性地采用 “文件系统范式” 来统一组织智能体所需的记忆、资源和技能。

使用 OpenViking，开发者可以像管理本地文件一样构建智能体的大脑：

• 文件系统管理范式 → 解决碎片化：基于文件系统范式统一管理记忆、资源和技能。
• 分层上下文加载 → 降低 Token 消耗：L0/L1/L2 三层结构，按需加载，显著节省成本。
• 目录递归检索 → 提升检索效果：支持原生文件系统检索方式，结合目录定位和语义搜索，实现递归精准的上下文获取。
• 可视化检索轨迹 → 可观察上下文：支持目录检索轨迹可视化，让用户清晰观察问题根源，指导检索逻辑优化。
• 自动会话管理 → 上下文自迭代：自动压缩对话中的内容、资源引用、工具调用等，提取长期记忆，让智能体越用越聪明。

快速开始

前置条件

在开始使用 OpenViking 之前，请确保您的环境满足以下要求：

• Python 版本：3.10 或更高版本
• Rust 工具链：Cargo（从源码构建 RAGFS 和 CLI 组件需要）
• C++ 编译器：GCC 9+ 或 Clang 11+（构建核心扩展需要，必须支持 C++17）
• 操作系统：Linux、macOS、Windows
• 网络连接：需要稳定的网络连接（用于下载依赖和访问模型服务）

1. 安装

Python 包

pip install openviking --upgrade --force-reinstall

Rust CLI（可选）

npm i -g @openviking/cli

或从源码构建：

cargo install --git https://github.com/volcengine/OpenViking ov_cli

2. 模型准备

OpenViking 需要以下模型能力：

• VLM 模型：用于图像和内容理解
• Embedding 模型：用于向量化和语义检索

支持的 VLM 提供商

OpenViking 支持多种 VLM 提供商：

提供商特定说明

{
  "vlm": {
    "provider": "volcengine",
    "model": "doubao-seed-2-0-pro-260215",
    "api_key": "your-api-key",
    "api_base": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"
  }
}

{
  "vlm": {
    "provider": "volcengine",
    "model": "ep-20241220174930-xxxxx",
    "api_key": "your-api-key",
    "api_base": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"
  }
}

{
  "vlm": {
    "provider": "openai",
    "model": "gpt-4o",
    "api_key": "your-api-key",
    "api_base": "https://api.openai.com/v1"
  }
}

{
  "vlm": {
    "provider": "openai",
    "model": "gpt-4o",
    "api_key": "your-api-key",
    "api_base": "https://your-custom-endpoint.com/v1"
  }
}

{
  "vlm": {
    "provider": "azure",
    "model": "your-deployment-name",
    "api_key": "your-azure-api-key",
    "api_base": "https://your-resource-name.openai.azure.com",
    "api_version": "2025-01-01-preview"
  }
}

openviking-server init
# 在向导中选择 OpenAI Codex
openviking-server doctor

{
  "vlm": {
    "provider": "openai-codex",
    "model": "gpt-5.3-codex",
    "api_base": "https://chatgpt.com/backend-api/codex",
    "temperature": 0.0,
    "max_retries": 2
  }
}

3. 环境配置

本地模型快速配置 (Ollama)

如果你想通过 Ollama 使用本地模型运行 OpenViking，交互式向导会自动完成所有配置：

openviking-server init

向导会：

• 检测并安装 Ollama（如需要）
• 根据你的硬件推荐并拉取合适的 embedding 和 VLM 模型
• 生成可直接使用的 ov.conf 配置文件

随时验证配置是否正确：

openviking-server doctor

doctor 会检查本地环境（配置文件、Python 版本、embedding/VLM 服务连通性、磁盘空间），无需启动服务器。

如果使用云端 API（火山引擎、OpenAI、Gemini 等），请继续下方的手动配置。

服务器配置模板

推荐的首次配置流程是：

openviking-server init
openviking-server doctor

如果你在 openviking-server init 中选择了 OpenAI Codex，初始化向导会帮你导入已有 Codex 鉴权，或直接引导你完成登录。

如果你更想手动配置，再创建 ~/.openviking/ov.conf，复制前请删除注释：

{
  "storage": {
    "workspace": "/home/your-name/openviking_workspace"
  },
  "log": {
    "level": "INFO",
    "output": "stdout"                 // 日志输出："stdout" 或 "file"
  },
  "embedding": {
    "dense": {
      "api_base" : "<api-endpoint>",   // API 端点地址
      "api_key"  : "<your-api-key>",   // 模型服务 API Key
      "provider" : "<provider-type>",  // 提供商类型："volcengine"、"openai"、"azure" 等
      "api_version": "2025-01-01-preview", // （仅 azure）API 版本，可选，默认 "2025-01-01-preview"
      "dimension": 1024,               // 向量维度
      "model"    : "<model-name>"      // Embedding 模型名称或 Azure 部署名
    },
    "max_concurrent": 10               // 最大并发 embedding 请求（默认：10）
  },
  "vlm": {
    "api_base" : "<api-endpoint>",     // API 端点地址
    "api_key"  : "<your-api-key>",     // 模型服务 API Key（openai-codex 可选）
    "provider" : "<provider-type>",    // 提供商类型 (volcengine, openai, azure, openai-codex 等)
    "api_version": "2025-01-01-preview", // （仅 azure）API 版本，可选，默认 "2025-01-01-preview"
    "model"    : "<model-name>",       // VLM 模型名称或 Azure 部署名
    "max_concurrent": 100              // 语义处理的最大并发 LLM 调用（默认：100）
  }
}

注意：对于 embedding 模型，支持 volcengine（豆包）、openai、azure、jina、ollama、voyage、dashscope、minimax、cohere、vikingdb、gemini（需 pip install "google-genai>=1.0.0"）、litellm 和 local。对于 VLM 模型，常见提供商包括 volcengine、openai、openai-codex、kimi、glm。

服务器配置示例

👇 展开查看您的模型服务的配置示例：

{
  "storage": {
    "workspace": "/home/your-name/openviking_workspace"
  },
  "log": {
    "level": "INFO",
    "output": "stdout"
  },
  "embedding": {
    "dense": {
      "api_base" : "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
      "api_key"  : "your-volcengine-api-key",
      "provider" : "volcengine",
      "dimension": 1024,
      "model"    : "doubao-embedding-vision-251215"
    },
    "max_concurrent": 10
  },
  "vlm": {
    "api_base" : "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
    "api_key"  : "your-volcengine-api-key",
    "provider" : "volcengine",
    "model"    : "doubao-seed-2-0-pro-260215",
    "max_concurrent": 100
  }
}

{
  "storage": {
    "workspace": "/home/your-name/openviking_workspace"
  },
  "log": {
    "level": "INFO",
    "output": "stdout"
  },
  "embedding": {
    "dense": {
      "api_base" : "https://api.openai.com/v1",
      "api_key"  : "your-openai-api-key",
      "provider" : "openai",
      "dimension": 3072,
      "model"    : "text-embedding-3-large"
    },
    "max_concurrent": 10
  },
  "vlm": {
    "api_base" : "https://api.openai.com/v1",
    "api_key"  : "your-openai-api-key",
    "provider" : "openai",
    "model"    : "gpt-4-vision-preview",
    "max_concurrent": 100
  }
}

{
  "storage": {
    "workspace": "/home/your-name/openviking_workspace"
  },
  "log": {
    "level": "INFO",
    "output": "stdout"
  },
  "embedding": {
    "dense": {
      "api_base" : "https://your-resource-name.openai.azure.com",
      "api_key"  : "your-azure-api-key",
      "provider" : "azure",
      "api_version": "2025-01-01-preview",
      "dimension": 1024,
      "model"    : "text-embedding-3-large"
    },
    "max_concurrent": 10
  },
  "vlm": {
    "api_base" : "https://your-resource-name.openai.azure.com",
    "api_key"  : "your-azure-api-key",
    "provider" : "azure",
    "api_version": "2025-01-01-preview",
    "model"    : "gpt-4o",
    "max_concurrent": 100
  }
}

设置服务器配置环境变量

创建配置文件后，设置环境变量指向它（Linux/macOS）：

export OPENVIKING_CONFIG_FILE=~/.openviking/ov.conf # 默认值

在 Windows 上，使用以下任一方式：

PowerShell：

$env:OPENVIKING_CONFIG_FILE = "$HOME/.openviking/ov.conf"

命令提示符 (cmd.exe)：

set "OPENVIKING_CONFIG_FILE=%USERPROFILE%\.openviking\ov.conf"

💡 提示：您也可以将配置文件放在其他位置，只需在环境变量中指定正确路径。

CLI/客户端配置示例

你可以通过 ov config 命令来以交互式方式初始化 CLI/客户端的配置。如果你有多个 openviking 服务器，你还可以通过 ov config switch 命令来切换到其他配置。

👇 展开查看您的 CLI/客户端的配置示例：

{
  "url": "http://localhost:1933",
  "timeout": 60.0,
  "output": "table"
}

export OPENVIKING_CLI_CONFIG_FILE=~/.openviking/ovcli.conf # 默认值

$env:OPENVIKING_CLI_CONFIG_FILE = "$HOME/.openviking/ovcli.conf"

set "OPENVIKING_CLI_CONFIG_FILE=%USERPROFILE%\.openviking\ovcli.conf"

4. 运行您的第一个示例

📝 前置条件：确保您已完成上一步的配置（ov.conf 和 ovcli.conf）。

现在让我们运行一个完整的示例，体验 OpenViking 的核心功能。

启动服务器

openviking-server doctor
openviking-server

如果你的 vlm.provider 是 openai-codex，openviking-server doctor 已经会校验 Codex 鉴权。

或者您可以在后台运行

nohup openviking-server > /data/log/openviking.log 2>&1 &

运行 CLI

ov status
ov add-resource https://github.com/volcengine/OpenViking # --wait
ov ls viking://resources/
ov tree viking://resources/volcengine -L 2
# 如果没有使用 --wait，等待一段时间以进行语义处理
ov find "what is openviking"
ov grep "openviking" --uri viking://resources/volcengine/OpenViking/docs/zh

恭喜！您已成功运行 OpenViking 🎉

VikingBot 快速开始

VikingBot 是构建在 OpenViking 之上的 AI 智能体框架。以下是快速开始指南：

# 选项 1：从 PyPI 安装 VikingBot（推荐大多数用户使用）
pip install "openviking[bot]"

# 选项 2：从源码安装 VikingBot（用于开发）
uv pip install -e ".[bot]"

# 启动 OpenViking 服务器（同时启动 Bot）
openviking-server --with-bot

# 在另一个终端启动交互式聊天
ov chat

服务器部署详情

对于生产环境，我们建议将 OpenViking 作为独立的 HTTP 服务运行，为您的 AI 智能体提供持久、高性能的上下文支持。

🚀 在云端部署 OpenViking： 为确保最佳的存储性能和数据安全，我们建议在 火山引擎弹性计算服务 (ECS) 上使用 veLinux 操作系统进行部署。我们准备了详细的分步指南，帮助您快速上手。

👉 查看：服务器部署与 ECS 设置指南

📊 评测结果

OpenViking 的核心价值主张：在更高问答准确率的同时，消耗更低的 Token，完成任务时延更低。以下结果覆盖三个评测维度。

1. 用户记忆评测（User Memory）

测试目标：验证 OpenViking 作为不同 Agent 的外接记忆组件，在长对话记忆问答（LOCOMO 数据集）上的准确率、Token 效率和时延表现。

1.1 各 Agent 基座上的 LOCOMO 测试结果

1.2 关键效率提升汇总

2. Agent 经验记忆评测（Agent Memory）

测试目标：验证 OpenViking 抽取并召回经验记忆前后，任务执行表现和 Token 节省的效果。

OpenViking 的 Agent Memory 分为两层：

2.1 经济仿真测试（ClawWork）

港大数据科学实验室（HKUDS）构建的”实时经济生存 benchmark”，Agent 从 $10 起步，每次 LLM 调用自动扣费，收入来自完成专业任务（覆盖 44 个职业、220 个任务）。

2.2 Tau-2 对话 Agent 测试

Sierra AI 发布的对话式 Agent 评测基准，覆盖 Retail 和 Airline 两个领域。

3. 知识库问答评测（Knowledge Base QA）

测试目标：对比 OpenViking 与其他 RAG 方案在开源 benchmark 上的准确率、Token 效率和时延表现。

3.1 多跳、多路 RAG 测试（HotpotQA 数据集）

💡 在本组对比中，OpenViking 在 HotpotQA top20 配置下取得最高准确率（91%）；同时检索延迟仅 0.23s，Token 消耗不到 LightRAG 的一半。

3.2 单轮 RAG 测试（5 个开源数据集均值）

测试数据集：FinanceBench、NaturalQuestions、ClapNQ、Qasper、SyllabusQA。OpenViking 以极低耗时（0.19s）取得 66.87% 的平均准确率，建库成本仅为 LightRAG 的 13.8%。

学术背书

OpenViking 开源了论文 VikingMem 中描述的部分核心能力，使 AI 智能体开发者可以直接使用其中的上下文数据库与记忆管理理念。

VikingMem: A Memory Base Management System for Stateful LLM-based Applications Jiajie Fu, Junwen Chen, Mengzhao Wang, Aoxiang He, Maojia Sheng, Xiangyu Ke, Yifan Zhu, and Yunjun Gao. arXiv:2605.29640, 2026。已被 VLDB 2026 接收。

📄 阅读 arXiv 论文

VikingBot 部署详情

OpenViking 有一个类似 nanobot 的机器人用于交互工作，现已可用。

👉 查看：使用 VikingBot 部署服务器

核心概念

运行第一个示例后，让我们深入了解 OpenViking 的设计理念。这五个核心概念与前面提到的解决方案一一对应，共同构建了一个完整的上下文管理系统：

1. 文件系统管理范式 → 解决碎片化

我们不再将上下文视为扁平的文本切片，而是将它们统一到一个抽象的虚拟文件系统中。无论是记忆、资源还是能力，都映射到 viking:// 协议下的虚拟目录中，每个都有唯一的 URI。

这种范式赋予智能体前所未有的上下文操作能力，使它们能够像开发者一样，通过 ls 和 find 等标准命令精确、确定地定位、浏览和操作信息。这将上下文管理从模糊的语义匹配转变为直观、可追踪的”文件操作”。了解更多：Viking URI | 上下文类型

viking://
├── resources/              # 资源：项目文档、代码库、网页等
│   ├── my_project/
│   │   ├── docs/
│   │   │   ├── api/
│   │   │   └── tutorials/
│   │   └── src/
│   └── ...
├── user/                   # 用户：个人偏好、习惯等
│   └── memories/
│       ├── preferences/
│       │   ├── writing_style
│       │   └── coding_habits
│       └── ...
└── agent/                  # 智能体：技能、指令、任务记忆等
    ├── skills/
    │   ├── search_code
    │   ├── analyze_data
    │   └── ...
    ├── memories/
    └── instructions/

2. 分层上下文加载 → 降低 Token 消耗

一次性将大量上下文塞入提示不仅昂贵，而且容易超出模型窗口并引入噪声。OpenViking 在写入时自动将上下文处理为三个级别：

• **L0 (摘要)**：一句话摘要，用于快速检索和识别。
• **L1 (概览)**：包含核心信息和使用场景，用于智能体在规划阶段的决策。
• **L2 (详情)**：完整的原始数据，供智能体在绝对必要时深度阅读。

了解更多：上下文分层

viking://resources/my_project/
├── .abstract               # L0 层：摘要（~100 tokens）- 快速相关性检查
├── .overview               # L1 层：概览（~2k tokens）- 理解结构和关键点
├── docs/
│   ├── .abstract          # 每个目录都有对应的 L0/L1 层
│   ├── .overview
│   ├── api/
│   │   ├── .abstract
│   │   ├── .overview
│   │   ├── auth.md        # L2 层：完整内容 - 按需加载
│   │   └── endpoints.md
│   └── ...
└── src/
    └── ...

3. 目录递归检索 → 提升检索效果

单一向量检索难以应对复杂的查询意图。OpenViking 设计了创新的目录递归检索策略，深度集成多种检索方法：

1. 意图分析：通过意图分析生成多个检索条件。
2. 初始定位：使用向量检索快速定位初始切片所在的高分目录。
3. 精细探索：在该目录内进行二次检索，并将高分结果更新到候选集。
4. 递归深入：如果存在子目录，则逐层递归重复二次检索步骤。
5. 结果聚合：最终获取最相关的上下文返回。

这种”先锁定高分目录，再精细化内容探索”的策略不仅找到语义最佳匹配的片段，还能理解信息所在的完整上下文，从而提高检索的全局性和准确性。了解更多：检索机制

4. 可视化检索轨迹 → 可观察上下文

OpenViking 的组织采用分层虚拟文件系统结构。所有上下文以统一格式集成，每个条目对应一个唯一的 URI（如 viking:// 路径），打破了传统的扁平黑盒管理模式，具有清晰易懂的层次结构。

检索过程采用目录递归策略。每次检索的目录浏览和文件定位轨迹被完整保留，让用户能够清晰观察问题的根源，指导检索逻辑的优化。了解更多：检索机制

5. 自动会话管理 → 上下文自迭代

OpenViking 内置了记忆自迭代循环。在每个会话结束时，开发者可以主动触发记忆提取机制。系统将异步分析任务执行结果和用户反馈，并自动更新到用户和智能体记忆目录。

• 用户记忆更新：更新与用户偏好相关的记忆，使智能体响应更好地适应用户需求。
• 智能体经验积累：从任务执行经验中提取操作技巧和工具使用经验等核心内容，辅助后续任务的高效决策。

这使得智能体能够通过与世界的交互”越用越聪明”，实现自我进化。了解更多：会话管理

深入阅读

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安全与隐私

本项目高度重视安全问题。 有关漏洞报告方式和受支持版本，请参见 SECURITY.md

许可证

OpenViking 项目不同组件采用不同的开源协议：

• 主项目: AGPLv3 - 详情请参见 LICENSE 文件
• crates/ov_cli: Apache 2.0 - 详情请参见 LICENSE 文件
• examples: Apache 2.0 - 详情请参见 LICENSE 文件
• third_party: 保留各三方项目的原有协议