OpenViking

OpenViking - открытая контекстная база для AI-агентов от команды Viking (Volcengine, ByteDance). Она закрывает боль, которая вылезает у любого агента дальше прототипа: где хранить то, что агент узнал, чтобы он помнил это между сессиями и находил нужное по смыслу, а не по точному совпадению строки.

Внутри три вещи в одном хранилище: долговременная память (факты о пользователе, события, предпочтения), RAG по вашим документам и реестр навыков агента. Все лежит в едином пространстве имен вида viking://user/имя/memories. Наружу торчит HTTP-сервер с REST API, веб-интерфейс Web Studio и шлюз vikingbot. Клиенты - Python SDK, CLI ov и обычный curl с заголовком X-API-Key. Хранилище мультитенантное: аккаунты, пользователи и отдельные ключи под каждого.

Главное новое - OpenViking Gateway в статусе беты. Это отдельный процесс, который встает между клиентом и провайдером моделей: любой клиент, у которого можно сменить base URL, получает память OpenViking без плагина и правок кода. В 0.5.0 это отдельный сервис на порту 1935, в карточке маркетплейса он выключен.

Второе заметное - Working Memory выключена по умолчанию. Диалог по-прежнему архивируется и из него извлекается долговременная память, но сводки и контрольные точки больше не генерируются, если не попросить явно.

Еще три вещи, которые заденут тех, кто обновляется со старой версии: переписан поиск (единый recall и один rerank, оценки косинуса нормированы в диапазон 0-1, старые пороги надо калибровать заново); ключи настройки авто-коммита сессий объединены в один, старые молча игнорируются; в образе больше нет ripgrep, а рабочий каталог контейнера переехал в /app/.openviking.

Сервер написан на Python 3.13 поверх FastAPI. Индекс файлов и уровневое чтение вынесены в нативный Rust-биндинг - он грузится быстро и не упирается в GIL. Векторный слой по умолчанию локальный, данные лежат в рабочей директории. Один контейнер поднимает сразу HTTP API на порту 1933, Web Studio на /studio и шлюз vikingbot.

Ключевой момент: OpenViking не считает эмбеддинги и не извлекает факты сам. Ему нужны две модели - эмбеддер (превращает текст в вектор для поиска) и VLM/LLM (читает диалог сессии и вытаскивает из него структурированные факты). Обе можно взять локальными или указать любой OpenAI-совместимый провайдер по ключу. Именно модели, а не сам сервис, определяют, сколько нужно ресурсов.

1. Создать сервер

   Тариф CPU4-RAM8-DISK100, ОС Ubuntu 24.04 LTS. Отдельное приложение из маркетплейса не нужно: Docker поставим сами.

2. Установить Docker

   Образ Ubuntu идет без Docker. Официальный скрипт поставит движок и плагин compose:

   curl -fsSL https://get.docker.com | sudo sh
   sudo systemctl enable --now docker

3. Поднять локальный эмбеддер

   ollama считает векторы на самой машине, без внешнего ключа. Модель тянем через HTTP API - CLI в неинтерактивной среде падает:

   curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
   sudo mkdir -p /etc/systemd/system/ollama.service.d
   printf '[Service]\nEnvironment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"\n' | sudo tee /etc/systemd/system/ollama.service.d/override.conf
   sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama
   curl -sS http://127.0.0.1:11434/api/pull -d '{"name":"nomic-embed-text","stream":false}'

4. Подготовить ov.conf

   Сервер не стартует без root_api_key. Здесь же задаем том данных и адрес эмбеддера. Для извлечения памяти добавьте блок vlm с вашим ключом (BYOM) - без него память останется пустой:

   mkdir -p ~/.openviking
   cat > ~/.openviking/ov.conf <<'EOF'
   {
     "server":  { "root_api_key": "СГЕНЕРИРОВАННЫЙ_КЛЮЧ", "host": "0.0.0.0", "port": 1933 },
     "storage": { "workspace": "/app/.openviking/data" },
     "embedding": { "dense": {
         "provider": "ollama", "model": "nomic-embed-text",
         "api_base": "http://172.17.0.1:11434/v1", "dimension": 768 } },
     "vlm": { "provider": "openai", "model": "ВАША_МОДЕЛЬ",
         "api_key": "ВАШ_КЛЮЧ", "api_base": "https://ПРОВАЙДЕР/v1" }
   }
   EOF
   chmod 600 ~/.openviking/ov.conf

5. Запустить OpenViking

   Версию закрепляем тегом, порт держим на localhost. Переменные прокси нужны, если VLM внешний и отвечает из-за рубежа:

   sudo docker run -d --name ov --restart unless-stopped \
     -p 127.0.0.1:1933:1933 --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
     -e HTTP_PROXY=http://api-proxy.fatmetal.net:8080 \
     -e HTTPS_PROXY=http://api-proxy.fatmetal.net:8080 \
     -e NO_PROXY=172.17.0.1,localhost,127.0.0.1,::1 \
     -v ~/.openviking:/app/.openviking \
     ghcr.io/volcengine/openviking:v0.5.0

   Проверка: curl 127.0.0.1:1933/health отдает {"status":"ok","version":"v0.5.0"}.

6. Домен и TLS

   Порт 1933 наружу не открываем. Caddy проксирует на него и сам выпускает сертификат. Подставьте свой домен, направленный A-записью на IP сервера:

   sudo tee /opt/Caddyfile >/dev/null <<'EOF'
   ваш-домен {
       reverse_proxy 127.0.0.1:1933
   }
   EOF
   sudo docker run -d --name ov-caddy --restart unless-stopped --network host \
     -v /opt/Caddyfile:/etc/caddy/Caddyfile -v caddy_data:/data caddy:2

Проверено на версии v0.5.0, октябрь 2026. На новых версиях результаты могут отличаться.

Сервер не поднимается без root_api_key - это уже базовая защита. Порт 1933 держим на localhost и открываем наружу только 443 через Caddy с валидным TLS. Web Studio закрыт api-key, доступ к данным идет по пользовательским ключам с разделением по аккаунтам. Перед продом закройте четыре пункта: TLS, api-key на Studio, том под данные, отдельные ключи пользователей. Обновление - тот же том с новым тегом:

sudo docker pull ghcr.io/volcengine/openviking:v0.5.0
sudo docker rm -f ov && sudo docker run -d --name ov ... # тот же том

Бэкап - это каталог тома. Останавливаем контейнер и архивируем:

sudo docker stop ov && tar czf ov-backup.tgz -C ~/.openviking data

• Обратный прокси - Caddy для авто-TLS на вашем домене.
• Локальные модели - ollama рядом для эмбеддера и/или LLM без внешнего ключа.
• AI-агенты - плагины памяти для Claude Code, Codex, OpenCode, OpenClaw; gateway (бета) добавляет память любому клиенту сменой base URL.
• Бэкапы - tar тома данных, при желании с выгрузкой на отдельный диск.