
这是 OpenViking 系列的第 9 篇。上一篇我们讲了 Session:一次对话如何经过归档、压缩和记忆提取,变成未来还能继续使用的长期上下文。这一篇换到开发者接入视角。当你已经理解了viking://、Resource、Memory、Skill、L0/L1/L2、语义检索和 Session 之后,下一个很自然的问题是:我应该怎样把 OpenViking 接进自己的 Agent?OpenViking 并不只提供一种调用方式。它既可以作为 Python 进程内的本地库使用,也可以作为 HTTP 服务给团队共享;既能通过 CLI 被脚本调用,也能通过 MCP 暴露给 Claude Desktop、Cursor、Trae、Codex、OpenCode 等客户端;如果你已经在用 LangChain 或 LangGraph,还可以直接使用对应的集成层。这篇文章的目标不是把所有 API 列一遍,而是帮你建立一个选择框架:本地实验,选嵌入式 Python。团队服务,选 HTTP API。Shell 和自动化脚本,选 CLI。现成 Agent 客户端,选 MCP。应用内集成,选 Python SDK 或 Go SDK。框架项目,选 LangChain / LangGraph 集成。想要自动召回和自动捕获,关注原生插件与 hooks。