OpenViking Context Database#

字节跳动开源的 Agent 上下文数据库。通过 viking:// 文件系统协议统一管理记忆、资源和技能，L0/L1/L2 三层按需加载，token 消耗降低 83-96%。

能力说明文件系统协议viking:// 统一管理 resources/user/agent 三类上下文L0/L1/L2 分层摘要(~100 tokens) / 概览(~2k tokens) / 全文，按需加载语义检索目录递归检索 + 向量匹配会话记忆自动提取长期记忆，跨会话保持Token 节省对比全量加载，输入 token 降低 83%~96%

安装到 OpenClaw#

bash

bash scripts/install-skill.sh

脚本会将 skill 复制到 OpenClaw 的 skills 目录（自动检测路径），然后在 OpenClaw 中说 "refresh skills" 即可发现。

安装 OpenViking 依赖#

skill 安装完成后，运行以下命令安装 OpenViking 本体：

bash

bash scripts/install.sh

自动检测 Python >= 3.10，安装 openviking 包，创建工作目录，可选安装 Rust CLI ( ov)。

配置#

bash

bash scripts/setup-config.sh

支持的模型提供商：

提供商VLM 模型Embedding 模型openaigpt-4otext-embedding-3-large (dim=3072)volcenginedoubao-seed-2-0-pro-260215doubao-embedding-vision-250615 (dim=1024)litellmclaude-3-5-sonnet / deepseek-chat—NVIDIA NIMmeta/llama-3.3-70b-instructnvidia/nv-embed-v1 (dim=4096)

注意：避免使用推理模型 (kimi-k2.5, deepseek-r1)，它们的 reasoning 字段与 OpenViking 不兼容。

启动服务器#

bash

openviking-server
# 或后台运行：
nohup openviking-server > ~/.openviking/server.log 2>&1 &

核心操作#

通过 scripts/viking.py 与 OpenViking 交互：

bash

python3 scripts/viking.py <command> [args]

命令功能示例add <path_or_url>添加资源（文件/URL/目录）viking.py add ./docs/``search <query>语义搜索viking.py search "认证逻辑"``ls [uri]浏览资源目录viking.py ls viking://resources/``tree [uri]树形展示viking.py tree viking://resources/ -L 2``abstract <uri>L0 摘要 (~100 tokens)viking.py abstract viking://resources/proj``overview <uri>L1 概览 (~2k tokens)viking.py overview viking://resources/proj``read <uri>L2 全文viking.py read viking://resources/proj/api.md``info检查服务状态viking.py info``commit提取当前会话记忆viking.py commit``stats查看 token 消耗统计viking.py stats``stats --reset重置统计数据viking.py stats --reset

Token 消耗追踪#

每次调用 search、 abstract、 overview、 read 时自动追踪：

• 实际消耗：本次分层加载实际使用的 token 数
• 全量假设：如果用传统方式全量加载同一资源需要的 token 数
• 节省量：两者差值和百分比

每次命令结尾自动输出一行会话累计摘要：

text

📊 会话累计 | 实际: 2,300 tokens | 全量: 48,000 tokens | 节省: 45,700 (95.2%)

使用 stats 命令查看完整的逐操作明细表：

bash

python3 scripts/viking.py stats

输出示例：

text

═══ Token 消耗统计 ═══
  会话开始: 2026-03-19 19:30:00
  操作次数: 4

  #    时间       操作       层级  实际     全量     节省     URI
  ──── ────────── ────────── ───── ──────── ──────── ──────── ──────────────────
  1    19:30:05   search     L0        300   48,000   47,700  用户认证 鉴权
  2    19:30:12   overview   L1      1,800   15,000   13,200  viking://resources/auth
  3    19:30:18   abstract   L0         80    8,000    7,920  viking://resources/db
  4    19:30:25   read       L2      3,200    3,200        0  viking://resources/auth/jwt

  ┌─────────────────────────────────────┐
  │  全量加载 (传统方式):     74,200 tokens │
  │  实际消耗 (分层加载):      5,380 tokens │
  │  节省 token 数量:        68,820 tokens │
  │  节省比例:                  92.8%        │
  └─────────────────────────────────────┘

统计数据持久化在 ~/.openviking/session_stats.json，跨命令调用累积。新会话可用 stats --reset 重置。

分层加载工作流#

收到开发需求（如"帮我写一个用户认证模块"）时：

Step 1 — L0 快速扫描（~300 tokens）

bash

python3 scripts/viking.py search "用户认证 鉴权 登录"

用 L0 摘要判断哪些资源相关，过滤无关内容。

Step 2 — L1 概览决策（~2k tokens/资源）

bash

python3 scripts/viking.py overview viking://resources/auth-docs

理解架构和技术选型，制定实现计划。

Step 3 — L2 按需深读（仅必要文件）

bash

python3 scripts/viking.py read viking://resources/auth-docs/jwt-config.md

只加载写代码需要的具体文件。

Token 对比演示#

bash

python3 scripts/demo-token-compare.py ./your-project-docs/

方案Token 消耗说明全量加载 (传统 RAG)50,000所有文档塞进 promptL0 扫描 + L1 概览3,000分层按需，仅摘要和概览L0 + L1 + L2 按需~8,000最终只深读 2-3 个必要文件**节省比例****84%~94%**相比全量加载

故障排查#

问题原因解决Dense vector dimension mismatchembedding 维度配置错误检查 ov.conf 中的 dimension 与模型匹配NoneType is not subscriptable使用了推理模型换用 gpt-4o 或 llama-3.3-70binput_type required使用了非对称 embedding换用对称模型如 nvidia/nv-embed-v1搜索无结果语义处理未完成添加资源后等待： viking.py add --wait服务连接失败服务器未启动运行 openviking-server

参考#

• OpenViking GitHub
• OpenViking 官网
• LiteLLM 提供商文档
• NVIDIA NIM API