# OpenViking 深度集成文档

## 概述

ZCLAW 桌面端已集成 OpenViking 记忆系统，支持三种运行模式：
1. **本地服务器模式**：自动管理本地 OpenViking 服务器（隐私优先，数据完全本地）
2. **远程模式**：连接到运行中的远程 OpenViking 服务器
3. **本地存储模式**：使用 localStorage 作为回退（无需外部依赖）

**推荐**：对于注重隐私的用户，使用本地服务器模式，所有数据存储在 `~/.openviking/`。

## OpenViking 架构说明

OpenViking 采用客户端-服务器架构：

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         OpenViking 架构                          │
│                                                                 │
│  ┌─────────────────┐       HTTP API       ┌─────────────────┐  │
│  │   ov CLI        │ ◄──────────────────► │ openviking-     │  │
│  │   (Rust)        │                      │ server (Python) │  │
│  └─────────────────┘                      └────────┬────────┘  │
│                                                    │            │
│                                           ┌────────▼────────┐  │
│                                           │ SQLite + Vector │  │
│                                           │ ~/.openviking/  │  │
│                                           └─────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

**重要**：CLI 不能独立运行，必须与服务器配合使用。

## ZCLAW 集成架构（本地模式）

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    ZCLAW Desktop (Tauri + React)                │
│                                                                 │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │                    React UI Layer                           │ │
│  │  ┌──────────────┐ ┌────────────────┐                       │ │
│  │  │ MemoryPanel  │ │ContextBuilder  │                       │ │
│  │  └──────┬───────┘ └───────┬────────┘                       │ │
│  └─────────┼─────────────────┼─────────────────────────────────┘ │
│            │                 │                                   │
│  ┌─────────▼─────────────────▼─────────────────────────────────┐ │
│  │            TypeScript Integration Layer                       │ │
│  │  ┌─────────────────┐  ┌──────────────────────────────────┐  │ │
│  │  │ VikingAdapter   │  │ viking-server-manager            │  │ │
│  │  │ (local mode)    │  │ (auto-start local server)        │  │ │
│  │  └────────┬────────┘  └──────────────────────────────────┘  │ │
│  └───────────┼──────────────────────────────────────────────────┘ │
│              │                                                    │
│  ┌───────────▼──────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │                    Tauri Command Layer                       │ │
│  │  ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐│ │
│  │  │ viking_server_start/stop/status/restart                 ││ │
│  │  │ (Rust: manages openviking-server process)               ││ │
│  │  └──────────────────────────────────────────────────────────┘│ │
│  └──────────────────────────┬───────────────────────────────────┘ │
│                             │                                   │
│  ┌──────────────────────────▼───────────────────────────────────┐ │
│  │                    Storage Layer (LOCAL DATA ONLY)           │ │
│  │  ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐│ │
│  │  │ OpenViking Server (Python)                              ││ │
│  │  │ http://127.0.0.1:1933                                   ││ │
│  │  │ Data: ~/.openviking/                                    ││ │
│  │  │ - SQLite database                                       ││ │
│  │  │ - Vector embeddings                                     ││ │
│  │  │ - Configuration                                         ││ │
│  │  └──────────────────────────────────────────────────────────┘│ │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

## 隐私保证

**本地模式下**：
- ✅ 所有数据存储在 `~/.openviking/` 目录
- ✅ 服务器只监听 `127.0.0.1`（本地回环）
- ✅ 无任何数据上传到远程服务器
- ✅ 向量嵌入通过 doubao API 生成（可选配置本地模型）

## 文件结构

### Rust 后端 (`desktop/src-tauri/src/`)

| 文件 | 功能 |
|------|------|
| `viking_commands.rs` | Tauri 命令封装，调用 OpenViking CLI |
| `memory/mod.rs` | 记忆模块入口 |
| `memory/extractor.rs` | LLM 驱动的会话记忆提取 |
| `memory/context_builder.rs` | L0/L1/L2 分层上下文构建 |
| `llm/mod.rs` | 多提供商 LLM 客户端 (doubao/OpenAI/Anthropic) |

### TypeScript 前端 (`desktop/src/lib/`)

| 文件 | 功能 |
|------|------|
| `viking-adapter.ts` | 多模式适配器 (local/sidecar/remote) |
| `viking-server-manager.ts` | 本地服务器管理（启动/停止/状态） |
| `viking-client.ts` | OpenViking HTTP API 客户端 |
| `viking-local.ts` | Tauri sidecar 客户端 |
| `viking-memory-adapter.ts` | VikingAdapter → MemoryManager 桥接 |
| `context-builder.ts` | 聊天上下文构建器 |

### Rust 后端 (`desktop/src-tauri/src/`)

| 文件 | 功能 |
|------|------|
| `viking_server.rs` | **本地服务器管理** (启动/停止/状态检查) |
| `viking_commands.rs` | Tauri 命令封装（调用 OpenViking CLI） |

### 二进制文件 (`desktop/src-tauri/binaries/`)

| 文件 | 说明 |
|------|------|
| `ov-x86_64-pc-windows-msvc.exe` | Windows mock 二进制 (开发用) |
| `README.md` | 获取真实二进制的说明 |

## L0/L1/L2 分层上下文加载

为了优化 Token 消耗，上下文构建采用三层加载策略：

| 层级 | 名称 | Token 预算 | 策略 |
|------|------|-----------|------|
| L0 | Quick Scan | ~500 | 快速向量搜索，返回概览 |
| L1 | Standard | ~2000 | 加载相关项的详细内容 |
| L2 | Deep | ~3000 | 加载最相关项的完整内容 |

```
L0: find(query, limit=50) → 返回 URI + score + overview
    ↓
L1: read(uri, level=L1) → 返回详细内容 (score >= 0.5)
    ↓
L2: read(uri, level=L2) → 返回完整内容 (top 3)
```

## LLM 记忆提取

会话结束后，LLM 自动分析并提取记忆：

```rust
pub enum ExtractionCategory {
    UserPreference,  // 用户偏好
    UserFact,        // 用户事实
    AgentLesson,     // Agent 经验教训
    AgentPattern,    // Agent 任务模式
    Task,            // 任务信息
}
```

### 支持的 LLM 提供商

| 提供商 | Endpoint | 默认模型 |
|--------|----------|----------|
| doubao | https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 | doubao-pro-32k |
| openai | https://api.openai.com/v1 | gpt-4o |
| anthropic | https://api.anthropic.com/v1 | claude-sonnet-4-20250514 |

## 使用方式

### 1. 本地服务器模式 (推荐，隐私优先)

```typescript
import { getVikingAdapter } from './lib/viking-adapter';
import { getVikingServerManager } from './lib/viking-server-manager';

// 获取服务器管理器
const serverManager = getVikingServerManager();

// 确保本地服务器运行
await serverManager.ensureRunning();

// 使用适配器（自动检测本地服务器）
const viking = getVikingAdapter({ mode: 'auto' });
await viking.buildEnhancedContext(userMessage, agentId);

// 检查服务器状态
const status = await serverManager.getStatus();
console.log(`Server running: ${status.running}, port: ${status.port}`);
```

### 2. 自动模式 (智能检测)

```typescript
const viking = getVikingAdapter(); // mode: 'auto'
await viking.buildEnhancedContext(userMessage, agentId);
```

自动检测顺序：
1. 尝试启动本地服务器 (local)
2. 检查 sidecar CLI (sidecar)
3. 连接远程服务器 (remote)
4. 回退到 localStorage

### 3. 强制本地模式

```typescript
const viking = getVikingAdapter({ mode: 'local' });
```

### 4. 强制 Sidecar 模式

```typescript
const viking = getVikingAdapter({ mode: 'sidecar' });
```

### 5. 使用 MemoryManager 接口

```typescript
import { getVikingMemoryAdapter } from './lib/viking-memory-adapter';

const adapter = getVikingMemoryAdapter({
  enabled: true,
  mode: 'auto',
  fallbackToLocal: true
});

// 使用与 agent-memory.ts 相同的接口
await adapter.save(entry);
await adapter.search(query);
await adapter.stats(agentId);
```

## 配置

### 本地服务器配置 (Tauri 命令)

通过 Rust 后端管理本地 OpenViking 服务器：

```typescript
import { invoke } from '@tauri-apps/api/core';

// 获取服务器状态
const status = await invoke<VikingServerStatus>('viking_server_status');

// 启动服务器
await invoke<VikingServerStatus>('viking_server_start', {
  config: {
    port: 1933,
    dataDir: '',  // 使用默认 ~/.openviking/workspace
    configFile: '' // 使用默认 ~/.openviking/ov.conf
  }
});

// 停止服务器
await invoke('viking_server_stop');

// 重启服务器
await invoke<VikingServerStatus>('viking_server_restart');
```

### Tauri Sidecar 配置 (`tauri.conf.json`)

仅在 sidecar 模式下需要：

```json
{
  "bundle": {
    "externalBin": ["binaries/ov"]
  }
}
```

### 环境变量

| 变量 | 说明 |
|------|------|
| `ZCLAW_VIKING_BIN` | OpenViking CLI 二进制路径 (sidecar 模式) |
| `ZCLAW_VIKING_SERVER_BIN` | OpenViking 服务器二进制路径 (本地模式) |
| `VIKING_SERVER_URL` | 远程服务器地址 (远程模式) |
| `OPENVIKING_CONFIG_FILE` | OpenViking 配置文件路径 |

## 安装 OpenViking (本地模式)

### 系统要求

| 组件 | 要求 | 说明 |
|------|------|------|
| Python | 3.10 - 3.12 | ⚠️ Python 3.13+ 可能没有预编译 wheel |
| Go | 1.22+ | 可选，用于从源码构建 AGFS 组件 |
| C++ 编译器 | GCC 9+ / Clang 11+ / MSVC | 可选，从源码构建时需要 |

### ⚠️ Windows 安装注意事项

**如果使用 Python 3.13+**，预编译 wheel 可能不可用。推荐方案：

1. **安装 Python 3.12**（推荐）：
   - 从 [python.org](https://www.python.org/downloads/) 下载 Python 3.12
   - 或使用 `py -3.12 -m pip install openviking`

2. **使用 conda 创建 3.12 环境**：
   ```bash
   conda create -n openviking python=3.12
   conda activate openviking
   pip install openviking
   ```

3. **使用 WSL2 + Linux**：
   ```bash
   wsl --install -d Ubuntu
   # 在 WSL 中
   pip install openviking
   ```

### 快速安装 (推荐)

ZCLAW 会自动管理本地 OpenViking 服务器。你只需要安装 OpenViking Python 包：

```bash
# 使用 pip 安装 (Python 3.10-3.12)
pip install openviking --upgrade

# 验证安装
openviking-server --version
```

### 安装验证

```bash
# 检查 OpenViking 是否正确安装
python -c "import openviking; print(openviking.__version__)"

# 检查服务器命令是否可用
openviking-server --help
```

### 自动服务器管理

ZCLAW 的 `viking-server-manager.ts` 会自动：
1. 检测本地服务器是否运行
2. 如未运行，自动启动 `openviking-server`
3. 监控服务器健康状态
4. 在应用退出时清理进程

```typescript
import { getVikingServerManager } from './lib/viking-server-manager';

const manager = getVikingServerManager();

// 确保服务器运行（自动启动如果需要）
await manager.ensureRunning();

// 获取服务器状态
const status = await manager.getStatus();
// { running: true, port: 1933, pid: 12345, dataDir: '~/.openviking/workspace' }

// 获取服务器 URL
const url = manager.getServerUrl(); // 'http://127.0.0.1:1933'
```

### 手动启动服务器 (可选)

如果你希望手动控制服务器：

```bash
# 前台运行
openviking-server --host 127.0.0.1 --port 1933

# 后台运行 (Linux/macOS)
nohup openviking-server > ~/.openviking/server.log 2>&1 &

# 后台运行 (Windows PowerShell)
Start-Process -NoNewWindow openviking-server -RedirectStandardOutput "$env:USERPROFILE\.openviking\server.log"
```

### 配置文件

创建 `~/.openviking/ov.conf`:

```json
{
  "storage": {
    "workspace": "/home/your-name/openviking_workspace"
  },
  "embedding": {
    "dense": {
      "api_base": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
      "api_key": "your-api-key",
      "provider": "volcengine",
      "dimension": 1024,
      "model": "doubao-embedding-vision-250615"
    }
  },
  "vlm": {
    "api_base": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
    "api_key": "your-api-key",
    "provider": "volcengine",
    "model": "doubao-seed-2-0-pro-260215"
  }
}
```

设置环境变量:

```bash
# Linux/macOS
export OPENVIKING_CONFIG_FILE=~/.openviking/ov.conf

# Windows PowerShell
$env:OPENVIKING_CONFIG_FILE = "$HOME/.openviking/ov.conf"
```

## 测试

### Rust 测试

```bash
cd desktop/src-tauri
cargo test
```

当前测试覆盖：
- `test_provider_configs` - LLM 提供商配置
- `test_llm_client_creation` - LLM 客户端创建
- `test_extraction_config_default` - 提取配置默认值
- `test_uri_generation` - URI 生成
- `test_estimate_tokens` - Token 估算
- `test_extract_category` - 分类提取
- `test_context_builder_config_default` - 上下文构建器配置
- `test_status_unavailable_without_cli` - 无 CLI 时的状态

### TypeScript 测试

```bash
cd desktop
pnpm vitest run tests/desktop/memory*.test.ts
```

## 火山引擎 (Volcengine) 配置

### 激活 Embedding 模型

**重要**：火山引擎的 Embedding 模型需要在控制台单独激活。

1. **登录火山引擎控制台**：
   https://console.volcengine.com/ark

2. **激活 Embedding 模型**：
   - 进入「模型推理」→「模型服务」
   - 搜索并激活以下模型之一：
     - `Doubao-Embedding` (推荐，1024 维)
     - `Doubao-Embedding-Large` (2048 维)

3. **获取 Endpoint ID**：
   - 激活后，复制模型的 **Endpoint ID**
   - 格式类似：`ep-xxxxxxxxxxxx`

4. **更新配置文件**：

   使用 Endpoint ID（推荐）：
   ```json
   {
     "embedding": {
       "dense": {
         "api_base": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
         "api_key": "your-api-key",
         "provider": "volcengine",
         "model": "ep-xxxxxxxxxxxx",
         "dimension": 1024
       }
     }
   }
   ```

   或使用模型名称（需要在控制台激活）：
   ```json
   {
     "embedding": {
       "dense": {
         "api_base": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
         "api_key": "your-api-key",
         "provider": "volcengine",
         "model": "doubao-embedding",
         "dimension": 1024
       }
     }
   }
   ```

### 常见错误

| 错误 | 原因 | 解决方案 |
|------|------|----------|
| `ModelNotOpen` | 模型未激活 | 在控制台激活对应的 Embedding 模型 |
| `InvalidEndpointOrModel.NotFound` | Endpoint ID 不存在 | 检查 Endpoint ID 是否正确 |
| `404 Not Found` | API 路径错误 | 确认 `api_base` 为 `https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3` |

### 测试 Embedding 配置

```bash
# 启动服务器后，测试向量搜索
curl -X POST http://127.0.0.1:1933/api/v1/search/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "test query", "limit": 5}'
```

成功响应：
```json
{"status":"ok","result":[],"error":null}
```

失败响应（需要激活模型）：
```json
{"status":"error","error":{"message":"Volcengine embedding failed: ModelNotOpen..."}}
```

## 故障排除

### Q: OpenViking CLI not found

确保 `ov-x86_64-pc-windows-msvc.exe` 存在于 `binaries/` 目录，或设置 `ZCLAW_VIKING_BIN` 环境变量。

### Q: Sidecar 启动失败

检查 Tauri 控制台日志，确认 sidecar 二进制权限正确。

### Q: 记忆未保存

1. 检查 LLM API 配置 (doubao/OpenAI/Anthropic)
2. 确认 `VIKING_SERVER_URL` 正确 (remote 模式)
3. 检查浏览器控制台的网络请求

## 迁移路径

从现有 localStorage 实现迁移到 OpenViking：

1. 导出现有记忆：`getMemoryManager().exportToMarkdown(agentId)`
2. 切换到 OpenViking 模式
3. 导入记忆到 OpenViking (通过 CLI 或 API)

## 参考资料

- [OpenViking GitHub](https://github.com/anthropics/openviking)
- [ZCLAW_AGENT_INTELLIGENCE_EVOLUTION.md](../docs/ZCLAW_AGENT_INTELLIGENCE_EVOLUTION.md)
- [ZCLAW_OPENVIKING_INTEGRATION_PLAN.md](../docs/ZCLAW_OPENVIKING_INTEGRATION_PLAN.md)