VikingBot：基于 OpenViking 的多渠道 AI Agent

VikingBot 是 OpenViking 提供的多渠道 AI Agent。OpenViking 负责统一管理 Resource、Memory 和 Skill 等长期上下文；VikingBot 负责接收用户消息、组织上下文、调用模型和工具，并把任务结果交付回命令行、聊天平台或 HTTP 客户端。

两者组合后，Agent 不仅能完成当前任务，还能持续积累用户记忆、会话摘要和任务经验，在后续任务中再次使用。

VikingBot 与 OpenViking 的分工

组件	主要职责	典型能力
OpenViking	上下文存储、组织和检索	Resource、Memory、Skill、Session、语义检索、记忆与经验提取
VikingBot	Agent 运行和交互	多渠道消息、模型推理、工具调用、Skill 执行、沙箱、自动化、结果交付

系统概览

text

CLI / Feishu / Slack / Telegram / Discord / Email / HTTP API
                              │
                              ▼
                    Channel + MessageBus
                              │
                              ▼
                         AgentLoop
                 上下文 → 模型 → 工具 → 模型
                    │                   │
          ┌─────────┴─────────┐         ▼
          ▼                   ▼       回复与事件
  OpenViking Context     Tools / Skills
  Resource / Memory      Files / Shell / Web
  Experience / Session   MCP / Cron / Subagent
          │                   │
          └─────────┬─────────┘
                    ▼
             Session 同步与经验沉淀

所有入口最终使用同一套 AgentLoop。渠道差异被转换为统一消息，模型和工具无需感知消息来自命令行、飞书还是 HTTP API。

核心能力

多入口与多渠道

VikingBot 支持三类入口：

vikingbot chat 和 ov chat：单次调用或交互式命令行对话；
Feishu、Slack、Telegram、Discord、WhatsApp、DingTalk、QQ、Email 和 MoChat：长期运行的聊天机器人；
/bot/v1 HTTP API：同步 Chat、SSE 流式事件、Session 和反馈接口。

每个渠道负责平台鉴权、发送者白名单、媒体解析、回复格式和会话路由。VikingBot 使用 type + channel_id + chat_id 隔离不同渠道实例和会话。

Agent 执行循环

AgentLoop 是 VikingBot 的执行核心。每轮消息会经过：

加载身份、工作区规则、Skill、会话历史和 OpenViking 上下文；
调用配置的模型；
如果模型返回工具调用，由 ToolRegistry 校验参数并执行；
将工具结果加入上下文，再次调用模型；
生成最终回复，保存 Session，并投递回原渠道。

模型 Provider 层统一处理文本、reasoning、流式增量、工具调用和 token usage。Bot 默认继承 OpenViking 根级 vlm，也可以通过 bot.agents 使用独立模型。

工具、Skill 与子 Agent

VikingBot 内置文件、Shell、Web、图片、定时任务和 OpenViking 工具，也可以连接外部 MCP Server。

能力	作用
Tool	执行文件读写、命令、搜索、消息发送等具体操作
Skill	向 Agent 提供完成一类任务的流程、约束和配套资源
MCP	将外部服务能力注册为普通 Agent 工具
Subagent	在后台执行可独立完成的复杂任务，并将结果返回主 Agent

Skill 采用渐进式加载，只有需要时才读取完整指令。工具是否可见由运行模式、渠道配置、请求参数和沙箱共同决定。

沙箱与工作区

文件和 Shell 工具通过 SandboxManager 执行。工作区可以由所有会话共享，也可以按 Session 或 Channel 隔离。

VikingBot 支持 Direct、SRT、OpenSandbox 和 AIO Sandbox 等后端。direct 直接使用 Bot 进程权限，不是强隔离环境；面向不可信用户时，应选择隔离后端并配置文件和网络策略。

自动化与主动任务

VikingBot 提供两种主动执行机制：

Cron：按一次性时间、固定间隔或 cron 表达式触发 Agent；
Heartbeat：周期读取工作区中的 HEARTBEAT.md，检查持续性任务。

两者最终都调用同一个 AgentLoop，并可以把结果交付回原 Session 和渠道。

Gateway 与服务化运行

vikingbot gateway 将以下能力组合为长期运行服务：

已配置的聊天 Channels；
Bot HTTP API 和 SSE 流式事件；
AgentLoop、Session、Cron 和 Heartbeat；
OpenViking API 代理；
用户反馈、结果评估、日志和可选 Langfuse 观测。

配置 OpenViking upstream 后，Bot Chat 和 /api/v1/* 可以使用同一个 Gateway 地址，但 Gateway Token 与 OpenViking 用户身份仍是两个独立安全边界。

OpenViking 如何增强 VikingBot

Resource：任务知识

Resource 为 Agent 提供文档、代码、网页和其他外部知识。VikingBot 可以语义检索、按路径浏览、进行 grep/glob 搜索，并只读取当前任务真正需要的完整内容。

Memory：用户与 Peer 上下文

VikingBot 根据当前可信 actor_peer_id 读取 Peer Profile，并按类型召回：

events：历史事件和决策；
entities：人、项目和组织等实体信息；
preferences：用户偏好、习惯和约束。

这使不同用户共享同一个 Gateway 时，仍能使用各自隔离的上下文。

Experience：可复用任务经验

Experience 保存 Agent 过去完成类似任务的方法。VikingBot 可以在任务开始、读取 Skill 后或执行写操作前召回相关经验，减少重复试错。

Session：从对话到长期上下文

VikingBot 本地 Session 保存运行历史和渠道状态；OpenViking Session 负责消息归档、压缩摘要、记忆和经验提取。

text

当前任务
  → 召回 Resource / Memory / Experience
  → Agent 使用 Skill 和工具执行
  → 保存本地 Session
  → 增量同步并提交 OpenViking Session
  → 提取新的 Memory 和 Experience
  → 后续任务再次召回

普通会话会按策略自动同步。只有用户明确要求长期记住某项信息时，Agent 才主动调用记忆提交工具。

三种运行入口

入口	适用场景	OpenViking 连接
`openviking-server --with-bot`	本地完整体验	使用当前启动的 OpenViking Server
`vikingbot chat`	快速试用和 Agent 开发	可选；不可用时 standalone 运行
`vikingbot gateway`	长期服务、远程访问和聊天平台	可连接指定或同配置中的 Server，也可 standalone 运行

安装、配置和每种入口的启动步骤见 VikingBot 安装与配置。

身份与安全边界

VikingBot 的访问控制分为多层：

Channel 使用 allow_from 等策略限制消息发送者；
非 localhost Gateway 必须配置 Gateway Token；
OpenViking Server 验证 User/Admin API Key 或 trusted 身份；
request-scoped OpenViking 连接只接受可信 Server 代理注入；
Sandbox 控制文件、命令和网络访问边界。

Gateway Token 只保护 Gateway 入口，不能代替 OpenViking 用户身份。对于公网或多用户部署，不应使用 direct 后端处理不可信请求。

适用场景

带长期记忆的个人或团队助手；
接入企业聊天平台的知识与任务 Bot；
需要文件、Shell、Web、MCP 和 Skill 的通用 Agent；
通过统一 Gateway 暴露 Chat 与 OpenViking API；
需要记录反馈、结果和任务经验的持续学习型 Agent。

VikingBot：基于 OpenViking 的多渠道 AI Agent ​

VikingBot 与 OpenViking 的分工 ​

系统概览 ​

核心能力 ​

多入口与多渠道 ​

Agent 执行循环 ​

工具、Skill 与子 Agent ​

沙箱与工作区 ​

自动化与主动任务 ​

Gateway 与服务化运行 ​

OpenViking 如何增强 VikingBot ​

Resource：任务知识 ​

Memory：用户与 Peer 上下文 ​

Experience：可复用任务经验 ​

Session：从对话到长期上下文 ​

三种运行入口 ​

身份与安全边界 ​

适用场景 ​

相关文档 ​