OpenViking Đang hoạt động

OpenViking là cơ sở dữ liệu ngữ cảnh AI Agent mã nguồn mở do Volcano Engine của ByteDance phát triển. OpenViking tổ chức thống nhất bộ nhớ, RAG kiến thức và kỹ năng của Agent trong hệ thống tệp ảo viking tùy chỉnh. Agent có thể duyệt và truy xuất ngữ cảnh bằng ls/tree/find/grep như thao tác với tệp. Với cơ chế tải dần ba lớp gồm tóm tắt L0, tổng quan L1 và chi tiết L2, OpenViking hỗ trợ truy xuất ngữ nghĩa cấp thư mục, giúp giảm đáng kể lượng token tiêu thụ.

Theo dõi WeChat và trả lời “开源” để tham gia nhóm trao đổi dự án AI mã nguồn mở
Hệ thống tệp ngữ cảnh thống nhất: sử dụng giao thức viking:// tùy chỉnh để tổ chức bộ nhớ, tài nguyên kiến thức và kỹ năng thành các tệp ảo. Agent có thể trực tiếp duyệt và chỉnh sửa bằng các lệnh như ls/tree/read/grep.
Tải dần ba lớp: mỗi thư mục tự động tạo tóm tắt L0, tổng quan L1 và nội dung đầy đủ L2. Agent xem tóm tắt trước để đánh giá mức độ liên quan, sau đó tải nội dung khi cần, giúp giảm đáng kể lượng token tiêu thụ.
Truy xuất ngữ nghĩa cấp thư mục: hỗ trợ find và search, cho phép giới hạn phạm vi truy xuất trong một dự án hoặc cây con bộ nhớ thay vì quét toàn bộ cơ sở dữ liệu.
Lưu phiên thành tệp: sau khi gửi phiên, hệ thống tự động lưu trữ cuộc trò chuyện và trích xuất bộ nhớ thành Markdown có thể kiểm tra, chỉnh sửa. VikingBot còn có thể biên soạn tài liệu thành wiki, đồ thị kiến thức hoặc báo cáo.
Tích hợp nhiều Agent: tích hợp nguyên bản với các Agent phổ biến như Claude Code, Codex, Cursor, OpenClaw, đồng thời cung cấp MCP, plugin tiêu chuẩn Agent Plugin 1.0 và SDK Python/Go/TS.
Trực quan hóa với Studio: cung cấp OpenViking Studio trên trình duyệt và phiên bản Web tự lưu trữ, hỗ trợ duyệt ngữ cảnh trực quan và dùng thử tìm kiếm ngữ nghĩa trực tuyến.
Đa người dùng và phân tách quyền: máy chủ hỗ trợ nhiều tài khoản, phân tách theo người dùng và kiểm soát truy cập ACL tài nguyên tùy chọn, phù hợp để triển khai theo nhóm.

Cài đặt: chạy pip install openviking --upgrade để cài đặt gói chính.
Khởi tạo: chạy openviking-server init để cấu hình nhà cung cấp mô hình.
Kiểm tra môi trường: chạy openviking-server doctor để xác minh cấu hình và khả năng kết nối với mô hình.
Khởi động dịch vụ: chạy openviking-server để khởi động máy chủ cục bộ.
Nhập tài nguyên: dùng ov add-resource để nhập kho GitHub hoặc tài liệu, sau đó dùng ov task status để chờ hoàn tất lập chỉ mục.
Duyệt và truy xuất: dùng ov ls, ov tree để duyệt cấu trúc thư mục, dùng ov find "问题" để tìm kiếm ngữ nghĩa và ov grep để đối sánh văn bản.
Trải nghiệm hội thoại: nếu cần Agent tích hợp sẵn, chạy pip install "openviking[bot]", sau đó chạy openviking-server --with-bot và dùng ov chat để hội thoại.

Minh bạch hóa ngữ cảnh: bộ nhớ, kiến thức và kỹ năng được thống nhất trong hệ thống tệp viking://. Có thể mở và chỉnh sửa thư mục bất cứ lúc nào để xem Agent đã “biết” gì, loại bỏ mô hình hộp đen “text in, embeddings out”.
Truy xuất chính xác cấp thư mục: hỗ trợ giới hạn tìm kiếm ngữ nghĩa trong một dự án hoặc cây con bộ nhớ, tránh nhiễu do quét toàn bộ cơ sở dữ liệu.
Hiệu quả token tối ưu: cơ chế tải dần ba lớp L0/L1/L2 giúp Agent xem tóm tắt trước rồi mới đọc toàn văn. Trong đánh giá LoCoMo, lượng token đầu vào giảm 34%~91% và độ trễ giảm 58%~66%.
Cải thiện hiệu quả rõ rệt: sau khi tích hợp, độ chính xác bộ nhớ dài hạn của ba nền tảng Claude Code, Hermes và OpenClaw đều tăng từ 24~57% lên hơn 80%.
Bộ nhớ có thể lưu trữ và tái sử dụng: phiên có thể được gửi, lưu trữ dưới dạng Markdown và tự động trích xuất thành bộ nhớ. ov compile còn có thể sắp xếp tài liệu thành wiki, đồ thị kiến thức hoặc báo cáo.
Hệ sinh thái tích hợp rộng: hỗ trợ nguyên bản hơn mười Agent phổ biến như Claude Code, Codex, Cursor, OpenClaw và Hermes, đồng thời cung cấp các tiêu chuẩn chung MCP và Agent Plugin 1.0.

Trang web dự án: https://openviking.ai/
Kho GitHub: https://github.com/volcengine/OpenViking

Trợ lý lập trình thông minh: nhập kho mã và tài liệu vào viking://resources/. Agent truy xuất theo thư mục, ghi nhớ thói quen lập trình của nhà phát triển và liên tục theo dõi dự án qua các phiên.
Cộng tác nhiều Agent: sử dụng thư mục peers để phân tách ngữ cảnh của các đối tượng tương tác khác nhau, chia sẻ kiến thức nhóm được lưu trong resources; nhiều Agent phối hợp làm việc trên cùng một hệ thống tệp.
Bán hàng và chăm sóc khách hàng: lưu trữ sở thích khách hàng và lịch sử trao đổi trong thư mục bộ nhớ user. Agent bán hàng recall thông tin khách hàng qua các phiên, nâng cao tỷ lệ thành công của các tác vụ nghiệp vụ nhiều lượt.
Sản xuất video và nội dung: tổ chức kịch bản phân cảnh, thư viện tài nguyên và quy chuẩn thương hiệu thành tài nguyên ngữ cảnh. Agent truy xuất tài liệu theo dự án, ghi nhớ phong cách của nhà sáng tạo và hỗ trợ sáng tạo nhất quán lâu dài.
Chẩn đoán hệ thống đề xuất: nhập tài liệu chiến lược, bản ghi badcase và nhật ký thử nghiệm. Agent chẩn đoán truy xuất chuỗi bằng chứng theo phạm vi thư mục, xác định vấn đề và tạo báo cáo phân tích với ít token hơn.