一种高效的上下文数据库，通过分层加载和语义搜索，大幅降低 AI Agent 的 token 消耗。
安装与下载
1. ClawHub CLI
从源直接安装技能的最快方式。
npx clawhub@latest install openviking-context
2. 手动安装
将技能文件夹复制到以下位置之一
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装
将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
请帮我使用 Clawhub 安装 openviking-context。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
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什么是 OpenViking Context Database？
OpenViking Context Database 是专为复杂 AI Agents 设计的专业内存管理层。由字节跳动火山引擎团队开发，它引入了统一的文件系统协议（viking://），允许 Agent 以极高的效率管理资源、用户数据和 Agent 状态。通过利用独特的 L0/L1/L2 分层加载系统，它确保 Agent 仅摄取特定任务所需的准确信息量。
作为专业 Openclaw Skills 配置的基石，该工具解决了现代 LLMs 的主要瓶颈：大上下文窗口的高成本和高延迟。通过提供语义搜索功能以及递归目录树可视化，它赋能开发者构建更智能且运行成本显著降低的 Agent，通常可减少 83% 到 96% 的输入 token 使用量。
OpenViking Context Database 应用场景
- 在不超出 token 预算的情况下，为海量文档集扩展 Agent 内存。
- 实现跨多个 Agent 重启仍能存活的持久会话内存。
- 构建 RAG 增强型编码助手，在阅读特定文件前需要理解项目结构。
- 为企业级 AI 应用实时监控和审计 token 效率。
OpenViking Context Database 工作原理
- 资源通过 viking.py 脚本进行摄取和索引，支持文件、目录和 URL。
- 系统为所有索引内容生成分层（L0 摘要、L1 概览和 L2 全文）。
- 查询时，Agent 首先在 L0 层级进行语义搜索以识别相关节点。
- Agent 根据 L0 的发现决定是否需要结构概览（L1）或深度阅读（L2）。
- 会话元数据和内存提交回数据库，以在不同交互中保持上下文。
- 实时统计数据跟踪实际 token 消耗与传统全上下文加载方法的对比。
OpenViking Context Database 配置指南
按照以下步骤将其集成到您的 Openclaw Skills 库中：
# Step 1: Install the skill to the OpenClaw directory
bash scripts/install-skill.sh
# Step 2: Install core OpenViking dependencies and CLI tools
bash scripts/install.sh
# Step 3: Configure your LLM and Embedding providers
bash scripts/setup-config.sh
# Step 4: Launch the background context server
openviking-server
OpenViking Context Database 数据架构与分类体系
OpenViking Context Database 通过基于 URI 的分类法组织数据：
| URI Namespace | Description | Content Type |
|---|---|---|
viking://resources/ |
外部知识 | 文档、项目源代码、网页 URL |
viking://user/ |
用户上下文 | 个人偏好、项目特定指令 |
viking://agent/ |
内部内存 | 交互日志、中间推理、状态数据 |
数据根据检索深度进一步细分：
- L0 (Abstract): 约 100 tokens；用于初始语义匹配。
- L1 (Overview): 约 2,000 tokens；用于架构和结构理解。
- L2 (Full-text): 原始源内容；用于最终实现和详细分析。
OpenViking Context Database 高级特性
- 多供应商支持，包括 OpenAI、Volcengine、NVIDIA NIM 和 LiteLLM 集成。
- 高级 token 节省仪表板，提供会话级和历史效率报告。
- 支持稠密向量匹配和递归目录扫描的语义搜索。
- 通过 commit 命令自动提取会话内存，以持久化长期上下文。
- 与基于 Rust 的 CLI 工具集成，实现高性能资源管理。
SKILL.md
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