volcengine/OpenViking

Self-evolving Context Database for AI Agents. Unify Agent Memory, Knowledge RAG and Skills.

What it solves

OpenViking は、AI エージェントが長期記憶、リソース、スキルを管理・取得するための構造化された方法を提供します。"ブラックボックス" のベクトルストアに依存せず、コンテキストを仮想ファイルシステムとして扱い、ls、tree、find といった慣れ親しんだコマンドで知識ベースを決定的にナビゲートできます。

How it works

システムはカスタム viking:// プロトコルを使用し、データを階層ディレクトリ構造に整理します。トークン使用量と取得速度を最適化するため、コンテンツは以下の 3 つの層に分割されます：

  • L0（抽象）：迅速な関連性チェック用の一文要約。
  • L1（概要）：計画に必要なコア情報と使用シナリオ。
  • L2（詳細）：元の完全データで、特定の必要時にのみロード。

取得はまずベクトル検索で最もスコアの高いディレクトリを見つけ、これらの層を順に掘り下げます。さらに、システムは完了したセッションからユーザーの好みやエージェントの経験を非同期で抽出し、長期記憶を構築します。

Who it’s for

複雑で状態を保持するメモリ管理が必要な AI エージェントを構築する開発者、また Claude Code、Cursor、Trae などのエージェント型 IDE やツールを使用するユーザー向けです。永続的で観測可能なコンテキストを提供します。

Highlights

  • Virtual Filesystem：記憶、リソース、スキルを viking:// URI 構造として整理。
  • Tiered Loading：必要な詳細レベル（L0 → L1 → L2）だけをロードし、トークン消費を削減。
  • Observable Retrieval：各クエリのディレクトリ閲覧経路を保持し、デバッグを容易に。
  • Agent Integrations：LangChain、MCP クライアント、各種 AI コーディングアシスタントなど幅広いエージェントをネイティブにサポート。
  • Session-to-Memory：セッション履歴を自動的に長期的なユーザー好みとエージェント経験に変換。