安らかに眠れ、フラットなラグ ☠️ バイトダンスはOpenVikingをオープンソース化し、AIエージェントメモリの構築方法の誤りをすべて暴露しました。 すべてのエージェントフレームワークが間違っている点は以下の通りです: 記憶は一箇所に宿る。資源は別の場所にあります。スキルはあちこちに散らばっている。文脈が必要なときは、フラットベクターサーチをして、うまくいくことを願うしかありません。 それが問題なんだ。OpenVikingはこれらすべてを一つのアイデアで解決します:エージェントコンテキストをファイルシステムのように扱うことです。 すべては統一された viking:// プロトコルの下で生きている。記憶、リソース、スキルはすべてユニークなURIを持つディレクトリに整理されています。エージェントは開発者が端末を操作するように、コンテキストを検索、ナビゲートできます。 しかし、本当の突破口は段階的ローディングです: → L0:素早く調べるための一文の要旨 → L1: ~2kトークンの概要で計画判断を進める → L2:必要な時のみ詳細をロード ほとんどのエージェントはすべてを文脈にまとめて祈ります。OpenVikingは必要な時に必要なものだけを読み込みます。トークンコストが下がります。精度も上がります。 そして、今では回収が理にかなっています。単一のフラットセマンティックサーチの代わりに、まずディレクトリレベルの位置付けを行い、その後高得点ディレクトリ内で再帰的な洗練を行います。回収軌道を文字通り見ることができ、ブラックボックスはもうありません。 自己進化の部分も非常に驚きがあります。各セッション終了時に自動的に学習内容を抽出し、エージェントとユーザーのメモリを更新します。エージェントは使えば使うほど賢くなります。 9,000人のスター。13人の寄稿者。2019年からベクターインフラを運用しているByteDance Vikingチームによって構築されました。 100%オープンソース。Apache 2.0。 リンクはコメント欄にあります。