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OV

OpenViking

字节跳动火山引擎 (Volcano Engine)

企业免费可用
延迟扩展性准确性成本效益开发体验

AI Agent 上下文数据库,用文件系统范式统一管理记忆

架构特点

架构类型

层级架构

LLM自我管理

是

记忆层级
L0 原始上下文L1 会话摘要L2 长期记忆

采用文件系统范式(viking:// 协议)统一管理记忆、资源与技能,通过 L0/L1/L2 三层按需加载,将长上下文压缩为结构化文件。Python+Rust+Go+C++ 四语言架构,主体 AGPL-3.0(ov_cli 与 examples 为 Apache-2.0)开源

核心亮点

  • L0/L1/L2 三层摘要,官方实测在不同场景下降约 34%–90% token 消耗
  • viking:// 文件系统范式,记忆可读可改可迁移
  • LoCoMo / tau2-bench 已评测
  • Python+Rust+Go+C++ 多语言工程实现

适用场景

推荐
超长上下文管理多 Agent 资源共享文件系统式记忆代码库级记忆
不推荐
简单键值记忆场景不愿自托管团队

文档展示

文档入口

独立文档域 docs.openviking.ai(另有官网与 blog 子域)

文档语言
中文英文
上手路径

4 步:pip install openviking → server init/doctor/start → 配 VLM + Embedding → ov add-resource 与 ov find;本地内置存储免自建

文档结构
快速开始架构与上下文类型/层级/检索API 参考(Python/Go/TS SDK)examples 示例GitHub Releases
在线体验在线 Studio(免安装)
llms.txt支持(中英全页索引)
文档 MCP未核实
官网对外展示

首屏「Context Database for AI Agents.」,公开 LoCoMo 80%+ 与 tau2-bench 提升、token 降幅;展示 ByteDance、Meituan 等 7 家背书与 37.7K Stars,CTA 打开安装文档或 Try Studio

以上字段于 2026-09-17 逐个站点实抓核实,完整对标见 《文档展示对标清单:14 家记忆引擎的文档站与官网对外展示实测》