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Dateisystemspeicher für Agenten der künstlichen Intelligenz

OpenViking wurde von Volcengine entwickelt und bietet eine sich selbst verbessernde Kontextdatenbank für KI-Agenten. Dieses System vereint Agentenspeicher, Information Retrieval (RAG)-Prozesse und -Fähigkeiten unter einem Dach.

Aktualisierungen

  • 23. Oktober 2026: Sterne 40,425 → 40,663, neueste Version v0.5.2 (23. Oktober 2026).
  • 20. Oktober 2026: Sterne 40,333 → 40,425, neueste Version v0.5.1.1 (20. Oktober 2026).
  • 19. Oktober 2026: Sterne 39,519 → 40,333, neueste Version v0.5.1 (19. Oktober 2026).
  • 9. Oktober 2026: Sterne 39,151 → 39,519, neueste Version v0.5.0 (9. Oktober 2026).

Was es bringt

  • Organisiert Informationen hierarchisch wie ein Dateisystem.
  • Es reduziert die Kosten für künstliche Intelligenz durch mehrschichtiges Laden.
  • Macht den Agentenverlauf nachvollziehbar und debuggbar.

Installation

Serverinstallation und -start
pip install openviking --upgrade
openviking-server init      # interactive wizard: providers, models, ov.conf
openviking-server doctor    # validate setup
openviking-server           # start (background: nohup openviking-server > openviking.log 2>&1 &)

Ausführung

Starten Sie einen Chat mit dem Bot-Support
pip install "openviking[bot]"
openviking-server --with-bot
ov chat   # in another terminal

Wenn Sie nicht programmieren

Fügen Sie dies in Ihren Agenten ein (Claude Code · Codex · Antigravity)

Erstellen Sie mithilfe der OpenViking-Datenbank ein Kontextmanagement für einen Agenten für künstliche Intelligenz. Es strukturiert die Informationen über das viking://-Protokoll, indem es die Informationen in L0-Zusammenfassungs-, L1-Übersichts- und L2-Detailschichten unterteilt. Indem der Speicher, die Ressourcen und die Fähigkeiten des Agenten in diesem virtuellen Dateisystem platziert werden, kann er während der Abfrage durch Verzeichnisse navigieren und durch Lernen aus vergangenen Sitzungen ein Langzeitgedächtnis erstellen.

Repository: https://github.com/volcengine/OpenViking. Richte dich bei der Installation und Ausführung nach den offiziellen Anweisungen in der README-Datei dieses Repositorys.

Prüfe vor dem Start, unter welchem Betriebssystem wir arbeiten und ob die notwendigen Tools (z. B. Python, Node.js, Git, Docker) installiert sind. Installiere fehlende Tools schrittweise entsprechend diesem System.

Erstelle einen neuen, leeren Ordner für die Arbeit. Rühre keine Dateien außerhalb dieses Ordners an und lösche nichts. Sag mir vor jedem Befehl in einem Satz, was du tun wirst.

Sag mir, was ich am Ende jedes Schrittes auf dem Bildschirm sehen sollte. Wenn ein Fehler auftritt, füge ich die Fehlermeldung exakt so ein, wie sie ist, und wir beheben sie gemeinsam.

Verwandte Begriffe aus dem Glossar

Für wen es gedacht istEs richtet sich an Entwickler, die die Speicherverwaltung, Informationsabrufprozesse und Fähigkeiten von KI-Agenten in einem organisierten System kombinieren möchten.
LizenzAGPL-3.0

Links

TreScout hat dieses Werkzeug nicht entwickelt · wir haben es in den GitHub-Trends gefunden und stellen es vor. Diese Seite beschreibt das Repository so, wie es am 2026-08-18 war: Die Anzahl der Sterne und unser Text stammen von diesem Tag, das Repository kann sich seitdem geändert haben. Den aktuellen Stand finden Sie über den Link zum Repository. Der Präsentationstext wurde mit KI aus der eigenen Dokumentation des Repositories erstellt und diese Seite wurde maschinell übersetzt aus dem türkischen Original · maßgeblich ist die türkische Fassung.