这是 OpenViking 系列的第 10 篇。上一篇我们讲了接入方式：嵌入式 Python、HTTP API、CLI、MCP、SDK、LangChain / LangGraph，以及原生插件和 hooks 分别适合什么场景。这一篇继续往真实使用场景走一步：当 Agent 已经接入 OpenViking 之后，我们怎么知道它到底用了哪些上下文？很多 Agent 项目不是一开始就失败，而是运行一段时间后变得越来越难解释：为什么它刚才答错了？为什么它没有找到明明存在的文档？为什么检索结果总是重复命中同一类内容？为什么资源导入已经提交，但搜索还没有结果？为什么某次回答引用了用户不期望暴露的记忆？为什么 token 消耗突然升高？如果上下文系统不可观察，开发者只能猜。OpenViking 的 Web Studio 就是为这个问题准备的前端工作台。它不是一个“漂亮一点的管理页面”，而是把资源、检索、会话、请求日志、系统状态和使用指标放到一个可操作的界面里，让上下文从黑盒变成可以检查、可以解释、可以迭代的工程对象。这篇解决什么问题传统 RAG 系统最常见的调试方式，是把检索结果打印到日志里。这个方法在 Demo 阶段够用，但进入真实 Agent 后很快不够。原因有四个。1.