Agent 写稿突然“断片”？OpenViking 治好了我的内容创作焦虑
原创 Viking AI搜索 2026-09-16 19:05 北京
凌晨十二点，知识博主小O终于和 Trae 磨好了选题、对齐了写法，还喂了几篇旧文，让它照着账号风格写。文章写到一半，却弹出提示：额度已用完。想换个 Agent 接着写，却发现选题思路、写作要求、账号风格，全留在旧对话里，换个工具就得重讲一遍。截稿时间越来越近， Trae 沉默不语，急着交稿的小O只能在深夜里独自凌乱...
你在做内容时是不是也遇到过这种困境？
选题时，每期都从零想“下一篇写什么”。
写稿时，正文一篇篇生成，语气风格却大相径庭，还容易出现幻觉。
做封面、配图时换了一轮又一轮，视觉却越来越散。
复盘时，数据经验经常丢失。
开通了多个账号，统一管理困难。
有时要多个 Agent 来回切换，但它们之间往往没有共同记忆，过了几天开了新的聊天窗口，Agent 就忘了前面输入过的内容，每一次都得从头再来。这种问题的根源在于：
缺少一套可结构化、可召回、可跨会话和跨 Agent 的长期记忆底座，而 OpenViking 则完美解决了这一问题。
一、OpenViking 是什么？
在创作场景，OpenViking 是连接内容创作者与不同 AI Agent 的记忆中枢。
它可以接入不同 Agent，把创作过程中需要的资料、偏好和经验统一组织起来。下次无论你打开哪个 Agent，只要它接入了同一个 OpenViking 服务，并且拥有相应访问权限，就能按需召回这次任务需要的上下文。
OpenViking 会把 Agent 工作时需要的信息分成三类：
Resource，资源：Agent 的资料库，包含参考文章、热点链接、账号定位、历史稿件等；
Memory，记忆：自动存储长期记忆，写作偏好、选题判断、被否标题、复盘经验；
Skill，技能：沉淀做事的方法，可以包含定选题、审稿、复盘报告等工作流。
Agent不需要每次面对一个问题，都把所有资料重新读一遍。它可以先读取 L0 摘要，定位到内容主题，再查看 L1 概览，了解该主题下的选题方向、目标读者、文章结构；需要具体细节时，再读取 L2 内容，查看完整文件。这样能把更多上下文空间留给真正重要的信息，减少了重复读取带来的 Token 开销，也降低了无关信息对回答的干扰。
二、OpenViking 能为内容创作者带来什么？
有了 OpenViking ，你可以沉淀热点资料、过往文章和选题素材，也可以保留自己的表达风格、排版习惯与内容判断；每次创作前，Agent 会按需召回相关经验，辅助完成选题、写作和修改；文章发布后，再把阅读数据、读者评论和转化反馈带回复盘，提炼出哪些内容真正有效、哪些表达需要调整，形成一个持续进化的闭环。这样，下一篇文章不再从零开始，而是站在你已经验证过的风格与经验之上，越写越懂你，也越写越接近读者。
1、沉淀长期记忆和个人风格，让经验进入下一篇
内容创作者最珍贵的资产，是逐渐积累和形成的内容素材，表达习惯和复盘方法。而 OpenViking 会把创作过程中反复出现的信息沉淀成不同类型的长期记忆，这样一来，AI 不只是帮你写下一篇，而是在你已有的内容资产上持续迭代。当小O想不出选题时，Agent 可以结合历史账号定位、历史选题和复盘数据，结合输入的爆款文章，扩充几个真正适合她的方向，而不是抛出一堆泛话题。发布后，复盘的内容也可以连同原始数据进行保存，作为下一篇内容优化的参考。
账号画像：内容写给谁、解决什么问题、账号的长期定位是什么；
表达偏好：喜欢故事化开头，少用空泛大词，结论要给具体做法；
选题记录：哪些方向做过、哪些角度被否过、哪些话题值得持续追踪；
关键事件：某次标题调整、某轮审稿意见、某次发布时间变化；
复盘经验：哪类开头带来更高完读，哪种封面点击更好，哪些内容评论区争议大。
2、记忆精准召回：迅速找到当前任务需要的那几条
当 Agent 接到任务时，它会先理解这次要做什么，不同任务需要的上下文并不一样。
找选题时，需要账号定位、历史话题、用户关注点；
写正文时，需要语气偏好、结构模板、审稿意见；
做视觉时，需要封面规范、配色、字体和历史高点击素材；
复盘时，需要核心数据、读者反馈、调整方向。
OpenViking 会根据任务意图，在资料、记忆和技能中做分层检索，再把相关内容交给 Agent，让每一次的生成结果有依据可循。更关键的是，OpenViking 没有把所有内容混在一个扁平的向量库里，而是给它们分配清晰的 viking:// 地址，像文件系统一样组织起来，这样一来，Agent不需要每次面对一个问题，都把所有资料重新读一遍。
3、多 Agent 记忆共享：经验和资料可以跟着任务迁移
内容创作天然是一条多环节链路。找信息的 Agent 不一定负责写稿，写稿的 Agent 不一定负责做视觉，做视觉的 Agent 也不一定参与复盘。如果每个 Agent 都各记各的，就会出现三种断层：
调研 Agent 找到的热点，写稿 Agent 不知道为什么值得写；
写稿 Agent 确认的语气，视觉 Agent 做封面时没有延续；
复盘 Agent 总结出的经验，下一轮找选题时又没人记得。
接入 OpenViking 后，这些 Agent 可以围绕同一份项目上下文协作：前一个环节沉淀的资料和判断，后一个环节可以按需召回；后一个环节产生的新经验，也能继续写回，供下一篇使用。在 Codex 里整理出的选题依据，可以被写稿 Agent 继续使用；在视觉环节确认的封面规范，下次做分享卡时仍然有效；发布后复盘得到的表达经验，也能回到选题和写稿阶段。
需要说明的是，这种共享发生在同一个 OpenViking 服务、账号身份和授权边界内。不同工具的接入方式不同，有些插件支持更自动的召回与写入，通用 MCP 接入则更多通过工具调用完成。
三、案例展示：形成 AI 内容生产闭环
小O围绕自己的创作习惯，把整个流程设计成五个阶段：灵感收集、定选题、写内容、做视觉、复盘。
阶段一：灵感收集，构建自己的话题池
小O日常需要收集很多灵感素材，她创建了定时任务，每天抓取 github 日报，AI builder日报等等作为素材库，但除了让 AI 自动抓取，她平时还会手动收集其他素材，包括文档，链接等等，分布很零散，现在，她可以直接把这些内容收集到 OpenViking 中进行整理，形成了个人的素材灵感库。
在 Trae 中创建定时任务，抓取热点素材
上传资源总结在 resources 中
在平时，她也会体验并使用不同的 Agent 产品，在体验过程中的感受、记忆、会话上下文，OpenViking都会沉淀成个人的经验。让原本散落在对话里的内容，被整理成了可检索、可复用的个人经验库。在不同平台看到优质的文章，小O也都会收录进 OpenViking 中，并且提取共性特征，沉淀成不同平台爆款文章的文风，方便在多平台进行内容分发时，对原始文章进行微调，使其符合平台内容调性。
memories 中沉淀跨会话的个人长期记忆案例
preference 存储风格、习惯和偏好
阶段二：生成为你量身定做的选题
小O通过前期交流，沉淀了自己账号定位的人群偏好。当她输入帮我想几个选题，会基于她所有的历史经验进行推荐。OpenViking 会进行意图分析 + 层级检索，理解真正想做什么。会先借助 LLM 对请求进行意图识别，判断需要调用哪一些信息，再将输入的内容拆成子查询，让用户知道应该进入哪一个召回的目录，相比只按相似度召回文本片段的传统 RAG，OpenViking 更强调把资料、个人经验和任务背景组织起来，再按需检索和读取，让生成内容更符合账号风格。基于这个推荐，小O有了更多灵感参考，不用为选题苦恼。
Open Viking 沉淀了账号定位及写作风格等
结合账号定位和捞取的热点内容生成选题
阶段三：写内容，跨Agent 也能接着写
在Trae里输入选题后，小O开始了内容生成，她提前说明了将生成内容导入到 OpenViking，在写作过程中， Agent 会分阶段保存草稿、上下文要求和提纲等等内容，突然，文章写到一半，额度又用完了。如果是以前，小O只能打开新 Agent，把资料、提纲、风格要求重新贴一遍。而现在，小O丝毫不慌，她打开 codex，先确认了一下 OpenViking 是否有保存文章，之后输入：
“继续完成《Agent 记忆不是越多越好》这篇文章，先召回 Open Viking 里这篇文章的风格，历史信息和已确认结构，再从中断的位置续写。”
codex × 续写正文
修改过程中确认并存入长期偏好
可以在生成的正文上不断修改，OpenViking 会把值得复用的信息存入长期记忆，之后通过语义检索，将相关偏好注入新的对话上下文中，而不是只保留在当前文章或当前聊天记录里，沉淀成独属于你的个人账号内容的风格。
阶段四：做视觉，让封面和卡片延续同一套风格
小O改完了正文的部分，于是开始生成封面，她把想要的风格上传，让 AI 解析其风格，不断调整，直到能生成想要的风格，并将其存储到 OpenViking 中，下一次生成，无需再反复提交生图提示词，只需要输入 Open Viking 中的风格名称，上传文章内容就可以生成风格统一的封面图和配图。
输入并上传想要统一的风格内容及要求
所有的配图及风格沉淀
从对比中可以明显看出，输入原文内容后，再输入风格提示词，已接入 OpenViking 的封面风格统一，而未接入的 Agent 生成的风格上下文丢失，效果不统一。
风格参考图
已接入 OpenViking
未接入 OpenViking
阶段五：发布后复盘，把数据经验交给下一篇
发布后导入文章数据和读者反馈，总结谁被吸引、为什么读下去、为什么愿意行动、下一篇应该怎么改，并将这些复盘的结论会写回 OpenViking，下一篇开始时，小O只需告诉 Agent：“根据 OpenViking 中复盘的数据和方向，再给我几个选题，继续使用我确认过的表达风格。”它便有了可检索的历史资料和判断依据，形成内容创作的闭环，不用再每次从 0 开始训练创作系统，让 AI 越用越懂你。
沉淀的周复盘模板
复盘经验用于之后的创作中
小O终于不用再每次从零开始，而是在一次次发布中训练一套越来越懂自己的创作系统。
四、快速开始
看了小O的经历，想必你也跃跃欲试，下面就来说说如何接入 OpenViking，操作很简单：
第一步：创建库
进入 Open Viking控制台（打开：https://console.volcengine.com/vikingdb/OpenViking/region:OpenViking+cn-beijing/），创建库，填写名称，描述版本，点击添加 Agent plan，未开通则需要开通创建，登录火山方舟官网（https://console.volcengine.com/ark/region:cn-beijing/subscription/Agent-plan?projectName=default），购买 AgentPlan Small 套餐（原价 ¥40 / 月，新用户活动期低至 ¥9.9）。购买后在控制台配置模型获取专属 Base URL 和 API Key。
按需选择个人版和企业版
开通 Agent Plan 获取 AK
第二步：连接主流 Agent
OpenViking 支持不同深度的 Agent 集成：
以 TRAE 为例，先进入到OpenViking Context 控制台 → 点击接入 Agent → 选择Trae → 点击复制为Markdown → 直接粘贴到 Trae 后运行，即可完成接入。
进入Trae 接入页，点击复制为Markdown
粘贴到 Trae 完成安装
在「设置 → MCP → 已配置的 MCP Servers」中确认能够看到 OpenViking 条目即表示接入成功。
第三步：配置规则
1.新建规则
点击 设置 → 规则与记忆 → 创建。
2.粘贴规则内容并保存
为了将上下文信息稳定导入 OpenViking，需要配置一段规则作为调用指引，将以下规则复制进去，可按需微调：
在与内容创作者的每一轮对话中，判断当前需求是否需要使用“创作历史记忆 / 个人偏好 / 内容规范 / 风格描述 / 数据复盘”。如有需要，优先利用 OpenViking 的 `search` 召回相关记忆，并以召回内容作为生成、改写、排版和选题建议的默认依据。当用户要求生成、续写、修改或优化文章时，主动检索并严格遵循已沉淀的创作规范，包括但不限于：文章风格与语气、段落长度与换行节奏、标题层级、开头与结尾写法、生成图片风格、常用表达、禁用词、内容结构、目标读者与平台要求。当用户对文章进行多轮修改时，识别其中可跨文章复用的稳定规律，例如对表达风格、叙事节奏、格式要求、选题判断和内容质量标准的偏好。对可长期复用的规则，使用 OpenViking 的 `remember` 提炼并存储为个人创作偏好；不要记录仅适用于某一篇文章的主题、案例、数据或临时要求。持续沉淀内容创作者与 Agent 协作中形成的有效经验，并存入到OpenViking的memories中，包括：- 已验证有效的选题方向、标题策略、内容结构与传播角度。- 用户认可或否定的表达方式、图片风格和修改偏好。- 定时收集的 AI 技术日报、行业热点、重要产品更新与可转化的创作线索。- 文章发布后的阅读、互动、转化等复盘数据，以及从数据中提炼出的内容优化结论。- 可复用的选题筛选逻辑、写作模板、复盘方法和内容生产流程。每次生成内容前，优先从历史记忆中确认创作者的既有规范，避免从零开始，也不要重复询问已经沉淀过的稳定偏好。若新需求与已有偏好冲突，以用户本轮明确指令为准，并在确认其为长期调整后更新对应记忆。
别再让每一次 Agent 协作都从零开始。无论是内容创作、代码开发、资料研究，还是项目决策，你的偏好、经验和判断都值得被持续沉淀、准确调用。快来试试 OpenViking，让每一次工作都成为下一次更懂你、更高效的开始。
