СПОЧИВАЙ ПЛОСКИЙ ГАНЧІР ☠️ ByteDance щойно відкрив OpenViking, і це виявляє всі проблеми з тим, як ми будуємо пам'ять агентів ШІ. Ось що помиляється в кожному фреймворку агента: Спогади живуть в одному місці. Ресурси в іншій. Навички розкидані всюди. А коли потрібен контекст, ви робите плоский векторний пошук і сподіваєтеся на найкраще. Ось у чому проблема. OpenViking виправляє все це однією ідеєю: розглядати контекст агента як файлову систему. Все живе за єдиним протоколом viking://. Спогади, ресурси, навички — все організовано в каталогах з унікальними URI. Агенти можуть шукати і орієнтуватися в контексті, як розробник, що працює з терміналом. Але справжній прорив — це багаторівневе завантаження: → L0: одноречений анотація для швидкого пошуку → L1: ~2k огляд токена для планувальних рішень → L2: повні деталі завантажуються лише тоді, коли це дійсно потрібно Більшість агентів викладають усе в контекст і моляться. OpenViking завантажує лише те, що потрібно, коли це потрібно. Вартість жетонів падає. Точність зростає. І тепер вилучення справді має сенс. Замість одного плоского семантичного пошуку спочатку виконується позиціонування на рівні каталогів, а потім рекурсивне уточнення в каталогах з високими балами. Ви буквально можете спостерігати траєкторію вилучення — більше не буде чорної скриньки. Частина про самоеволюцію теж неймовірна. Наприкінці кожної сесії він автоматично витягує знання та оновлює пам'ять агента та користувача. Агент стає розумнішим, чим більше ви ним користуєтеся. 9 тисяч зірок. 13 учасників. Створений командою ByteDance Viking, яка працює з векторною інфраструктурою з 2019 року. 100% відкритий код. Apache 2.0. Посилання в коментарях.