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02-context-types.md

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上下文类型

基于对人类认知模式的简化映射与工程化思考，OpenViking 将上下文抽象为 资源、记忆、能力三种基本类型，每种类型在 Agent 中有不同的用途。

概览

类型 用途 生命周期 主动性
Resource 知识和规则 长期，相对静态 用户添加
Memory Agent 的认知 长期，动态更新 Agent 记录
Skill 可调用的能力 长期，静态 Agent 调用

Resource（资源）

资源是 Agent 可以引用的外部知识。

特点

  • 用户主动：由用户主动添加的资源类信息，用于补充大模型的知识，比如产品手册、代码仓库
  • 静态内容：添加后内容很少发生变化，通常为用户主动修改
  • 结构化存储：将按照项目或主题以目录层级组织，并提取出多层信息。

示例

  • API 文档、产品手册
  • FAQ 数据库、代码仓库
  • 研究论文、技术规范

使用

# 添加资源
client.add_resource(
    "https://docs.example.com/api.pdf",
    reason="API 文档"
)

# 搜索资源
results = client.find(
    "认证方法",
    target_uri="viking://resources/"
)

Memory（记忆）

记忆分为用户记忆和Agent记忆，是 Agent 关于用户和世界的学习知识。

特点

  • **Agent 主动：**由 Agent 主动提取和记录的记忆信息
  • **动态更新：**由 Agent 从交互中持续更新
  • **个性化：**针对特定用户或 特定 Agent 学习记录

6 种分类

分类 位置 说明 更新策略
profile user/memories/.overview.md 用户基本信息 ✅ 可追加
preferences user/memories/preferences/ 按主题的用户偏好 ✅ 可追加
entities user/memories/entities/ 实体记忆（人物、项目） ✅ 可追加
events user/memories/events/ 事件记录（决策、里程碑） ❌ 不更新
cases agent/memories/cases/ 学习的案例 ❌ 不更新
patterns agent/memories/patterns/ 学习的模式 ❌ 不更新

使用

# 记忆从会话中自动提取
session = client.session()
await session.add_message("user", [{"type": "text", "text": "我喜欢深色模式"}])
await session.commit()  # 提取偏好记忆

# 搜索记忆
results = await client.find(
    "用户界面偏好",
    target_uri="viking://user/memories/"
)

Skill（技能）

技能是 Agent 可以调用的能力，比如目前的Skills、MCP等均属于此类。

特点

  • **定义的能力：**用于完成某项工作的工具定义
  • **相对静态：**运行时技能定义不变，但和工具相关的使用记忆会在记忆中更新
  • **可调用：**Agent 决定何时使用哪种技能

存储位置

viking://agent/skills/{skill-name}/
├── .abstract.md          # L0: 简短描述
├── SKILL.md   						# L1: 详细概览
└── scripts           		# L2: 完整定义

使用

# 添加技能
await client.add_skill({
    "name": "search-web",
    "description": "搜索网络获取信息",
    "content": "# search-web\n..."
})

# 搜索技能
results = await client.find(
    "网络搜索",
    target_uri="viking://agent/skills/"
)

统一检索

根据Agent的需求需求，支持对三种上下文类型统一搜索，提供全面信息：

# 跨所有上下文类型搜索
results = await client.find("用户认证")

for ctx in results.memories:
    print(f"记忆: {ctx.uri}")
for ctx in results.resources:
    print(f"资源: {ctx.uri}")
for ctx in results.skills:
    print(f"技能: {ctx.uri}")

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