用途：OpenViking 是面向 AI Agent 的开源上下文数据库，用文件系统范式统一管理 Agent 的记忆、资源与技能，替代分散的向量存储。
主要能力：工作区按 memories/、resources/、skills/ 组织；上下文分三层加载——L0 常驻（核心身份与持久偏好）、L1 按需（任务相关资源）、L2 语义检索（按相似度拉取技能），以降低 token 消耗并提升相关性。支持命名空间、语义搜索、目录范围检索、会话记忆与自动压缩、检索轨迹观测（可查看每步命中的层级、路径与分数），以及多 Agent 共享上下文。
使用方式：安装 Python 包 pip install openviking --upgrade --force-reinstall；可选 Rust CLI 可用安装脚本或 cargo install --git https://github.com/volcengine/OpenViking ov_cli。需 Python 3.10+、Go 1.22+（AGFS 组件）、GCC 9+ 或 Clang 11+。配置写入 ~/.openviking/ov.conf，含 storage、log、embedding、vlm 等字段，api_key 建议用环境变量注入。Python 侧通过 OpenViking(config_path=...) 初始化，用 ov.namespace() 打开命名空间，再 write/read/search/session 操作；CLI 提供 ov namespace、ov write、ov read、ov search（--trace 查看轨迹）、ov session compress、ov export/import 等命令。
适用场景：为编码、研究等 Agent 提供持久记忆；按任务分层加载技能；对代码库做 RAG；多 Agent 共享发现。
限制：需自备 VLM 与 embedding 服务及密钥；更换 embedding 模型会导致维度冲突，需 reindex(force=True)；大代码库索引较慢，可调高并发；配置缺失、工作区权限与磁盘空间需自行排查。具体收费与价格资料暂未提供。