volcengine/OpenViking

해결하는 문제

OpenViking은 AI 에이전트가 지식, 메모리, 스킬을 저장하고 검색할 수 있는 투명하고 구조화된 방법을 제공합니다. 전통적인 벡터 데이터베이스가 '블랙박스'로 작동하는 것과 달리, OpenViking은 컨텍스트를 가상 파일 시스템으로 구성하여 에이전트와 인간 사용자 모두가 에이전트가 알고 있는 내용을 검사, 편집, 관리할 수 있게 합니다.

작동 방식

viking:// URI 스킴 아래에 가상 파일 시스템을 구현합니다. 에이전트는 ls, read, grep과 같은 친숙한 파일 유사 명령을 사용하여 이 시스템과 상호 작용합니다. 검색을 최적화하기 위해 3계층 로딩 시스템을 사용합니다:

• L0 (요약): 빠른 관련성 확인을 위한 한 문장 요약.
• L1 (개요): 계획을 위한 핵심 정보 및 사용 시나리오.
• L2 (세부): 전체 원본 데이터로, 필요한 경우에만 로드됩니다.

의미 검색은 평면 인덱스를 스캔하는 대신 특정 디렉터리나 하위 트리로 범위를 지정할 수 있으며, 세션은 나중에 검사하거나 병합할 수 있도록 Markdown 파일로 보관할 수 있습니다.

대상 사용자

• AI 에이전트 개발자: 장기 메모리와 구조화된 지식 베이스가 필요한 에이전트를 구축하는 개발자.
• AI 에이전트 사용자: Claude Code, Cursor, TRAE와 같은 도구를 사용하며 세션 간 메모리와 에이전트 지식 감사 기능을 원하는 사용자.

주요 특징

• 가상 파일 시스템 인터페이스: 에이전트 컨텍스트를 디렉터리 구조로 취급하여 사람이 읽고 관리할 수 있게 합니다.
• 다중 계층 컨텍스트: 에이전트가 전체 콘텐츠를 읽기 전에 요약을 읽을 수 있게 하여 토큰 사용량과 지연 시간을 줄입니다.
• L0/L1/L2 계층화: 입력 토큰과 쿼리 지연 시간을 줄이기 위해 특별히 설계되었습니다.
• 광범위한 통합 지원: 주요 코딩 에이전트(Claude Code, Cursor, TRAE) 및 LangChain과 같은 프레임워크용 플러그인을 제공합니다.
• 오픈소스: AGPLv3 라이선스로 제공됩니다.