OpenViking 運営中

OpenVikingはByteDance Volcano Engineがオープンソースで公開するAI Agent向けコンテキストデータベースです。OpenVikingはAgentの記憶、知識RAG、スキルを独自のviking仮想ファイルシステム上に統合して整理し、Agentはファイルを操作するようにls/tree/find/grepでコンテキストを閲覧・検索できます。L0要約、L1概要、L2詳細の3層による段階的な読み込みを採用し、ディレクトリ単位のセマンティック検索にも対応。token消費を大幅に削減します。

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統合コンテキストファイルシステム：独自のviking://プロトコルにより、記憶、知識リソース、スキルを仮想ファイルとして統合して整理します。Agentはls/tree/read/grepなどのコマンドで直接閲覧・編集できます。
3層の段階的読み込み：各ディレクトリにL0要約、L1概要、L2完全な内容を自動生成します。Agentはまず要約で関連性を判断し、必要に応じて読み込むことで、token消費を大幅に削減します。
ディレクトリ単位のセマンティック検索：findとsearchに対応し、検索範囲をプロジェクトや記憶のサブツリーに限定できます。データベース全体をスキャンする必要はありません。
セッションをファイルとして保存：セッションの送信後、会話を自動的にアーカイブし、確認・編集可能なMarkdownとして記憶を抽出します。VikingBotは素材をwiki、ナレッジグラフ、レポートに変換することもできます。
マルチAgent対応：Claude Code、Codex、Cursor、OpenClawなどの主要Agentをネイティブ統合するとともに、MCP、Agent Plugin 1.0標準プラグイン、Python/Go/TS SDKを提供します。
Studioによる可視化：ブラウザ版のOpenViking Studioとセルフホスト型Web版を提供し、コンテキストを視覚的に閲覧したり、オンラインでセマンティック検索を試したりできます。
マルチユーザーと権限分離：サーバー側で複数アカウント、ユーザー単位の分離、オプションのリソースACLアクセス制御に対応し、チームでの導入に適しています。

インストール：pip install openviking --upgradeを実行してメインパッケージをインストールします。
初期化：openviking-server initを実行してモデルプロバイダーを設定します。
環境確認：openviking-server doctorを実行して、設定とモデルの接続性を検証します。
サービス起動：openviking-serverを実行してローカルサーバーを起動します。
リソースのインポート：ov add-resourceでGitHubリポジトリやドキュメントをインポートし、ov task statusなどでインデックス作成の完了を待ちます。
閲覧・検索：ov ls、ov treeでディレクトリ構造を閲覧し、ov find "質問"でセマンティック検索、ov grepでテキスト検索を実行します。
対話を体験：内蔵Agentを使用する場合は、pip install "openviking[bot]"を実行した後、openviking-server --with-botを起動し、ov chatで対話します。

コンテキストのホワイトボックス化：記憶、知識、スキルをviking://ファイルシステム上で統合し、いつでもディレクトリを開いて、Agentが何を「理解」しているかを確認・編集できます。「text in, embeddings out」のブラックボックスから脱却できます。
ディレクトリ単位の高精度検索：セマンティック検索をプロジェクトや記憶のサブツリーに限定でき、データベース全体のスキャンによるノイズを回避します。
極めて高いtoken効率：L0/L1/L2の3層による段階的読み込みにより、Agentはまず要約を確認してから全文を読み取れます。LoCoMoの評価では、入力tokenが34%~91%減少し、遅延が58%~66%低下しました。
効果が大幅に向上：導入後、Claude Code、Hermes、OpenClawの3つの基盤における長期記憶の正確率が、すべて24~57%から80%+へ向上しました。
記憶の蓄積と再利用：セッションをMarkdownとして送信・アーカイブし、記憶を自動抽出できます。ov compileを使えば、素材をwiki、ナレッジグラフ、レポートに整理することもできます。
幅広いエコシステム連携：Claude Code、Codex、Cursor、OpenClaw、Hermesなど十数種類の主要Agentをネイティブにサポートし、MCPとAgent Plugin 1.0の共通標準を提供します。

プロジェクト公式サイト：https://openviking.ai/
GitHubリポジトリ：https://github.com/volcengine/OpenViking

インテリジェントコーディングアシスタント：コードリポジトリやドキュメントをviking://resources/にインポートし、Agentがディレクトリ単位で検索します。開発者のコーディング習慣も記憶し、セッションをまたいでプロジェクトを継続的にサポートします。
マルチAgent協働：peersディレクトリで異なる対話対象のコンテキストを分離し、resourcesを共有してチームの知識を蓄積します。複数のAgentが同じファイルシステム上で協働できます。
営業・カスタマーサービス：userの記憶ディレクトリに顧客の嗜好や過去のコミュニケーション記録を蓄積します。営業Agentはセッションをまたいで顧客情報をrecallし、複数ターンの業務タスクの成功率を高めます。
動画・コンテンツ制作：絵コンテ、素材ライブラリ、ブランドガイドラインをコンテキストリソースとして整理します。Agentはプロジェクト単位で素材を検索し、クリエイターのスタイルを記憶して、長期的で一貫した制作を支援します。
レコメンドシステムの診断：戦略ドキュメント、badcaseの記録、実験ログをインポートします。診断Agentはディレクトリ範囲内でエビデンスチェーンを検索し、より少ないtokenで問題を特定して分析レポートを作成します。