OpenViking 是火山引擎开源的全新上下文数据库，基于 Viking 团队对上下文工程的理解，面向 AI Agents 全新设计，一经推出就得到开源社区的欢迎和积极拥抱，目前已经积累数千人的开源社群和 GitHub 两万+关注量。本演讲将介绍 OpenViking 的孵化过程、架构设计和后续迭代思路，并通过数据和用例介绍其优势和主流用法。

本次的重点包括：1. 深入介绍 OpenViking 在以往的知识和记忆工程中获得了怎样的启发；2. OpenViking 的量化指标测评，以及在不同使用场景下的优势；3. 未来在非结构化数据为中心的上下文工程领域，如何为新一代 AI Agents 工程开发带来怎样的便利。

演讲提纲：

1. OpenViking 项目入门介绍
   • 项目背景：全新定义的上下文数据库
   • 快速开始：用最快的速度部署和使用 OpenViking
   • 应用介绍：快速了解 OpenViking 支持的 AI 应用
2. OpenViking 设计和演进过程
   • 依赖、部署、选型考虑
   • 如何以 AI Agents 为中心进行多租户设计
   • 记忆系统的迭代
   • 知识检索系统的迭代
3. OpenViking 应用场景和评估
   • 多智能体协作
   • 记忆能力
   • 知识检索能力
   • 代码能力
   • 成本和效率
4. OpenViking 的未来应用和展望
   • OpenViking 服务于 AI 原生团队
   • 数字员工及其安全性挑战

听众收益：

• 了解开源项目 OpenViking 上下文数据库的技术内核
• 了解如何基于 OpenViking 构建多 Agents 生产集群
• 了解上下文工程（知识、记忆、技能）的技术选型和评价方法