OpenViking 关键概念词典
Context Database
给 AI Agent 用的“上下文数据库”。 不是只存向量，而是想统一管理资源、记忆、技能等上下文。
Resource
资源。可以是：
- URL
- 文件
- 目录
这些资源被导入后，会变成 OpenViking 可管理、可检索的内容。
Session
会话 / 任务上下文容器。
从 sync_client.py 看，OpenViking 对 session 的支持很强，包括：
- 创建
- 列表
- 获取上下文
- archive
- commit
Commit Session
把当前 session 提交、归档，并提取记忆。 这是“让上下文自我迭代”的关键动作之一。
Abstract
可以理解为较短摘要。
Overview
可以理解为更全面一点的概览。
Find
快速检索。更像常用、轻量的语义搜索入口。
Search
更复杂的检索。注释中提到会做：
- intent analysis
- hierarchical retrieval
所以它可能比 find 更重、更智能。
Embedded Mode
嵌入式本地模式。程序直接在本地使用 OpenViking。
HTTP Mode
客户端连远程或独立运行的 OpenViking 服务。
AGFS
从目录名和导出名看，这是 OpenViking 里一个非常重要的底层概念/组件。 目前第一轮还没深挖，先记住：
- 它和 OpenViking 的“类文件系统范式”高度相关
- 后续应重点研究
pyagfs、crates/ragfs、crates/ragfs-python
VikingBot
仓库里自带的 bot / Agent 应用层。 说明 OpenViking 不只是底层库，也在尝试提供更完整的 Agent 使用形态。