Taming Agent Context Inflation: Integrating OpenViking for Cache-Aligned RAG and Token Optimization

Описание и применение

Неправильное объединение знаний в каждом шаге агента приводило к огромному росту токенов и потере кэша. Внедрение OpenViking позволило структурировать контекст в иерархическое дерево, разделив статические знания и динамическое состояние сессии, что снизило токенов и восстановило кэш‑хиты.

Задача

Naive concatenation of retrieved knowledge into every agent prompt caused massive token inflation, cache misses, and a $600 API quota drain in 42 minutes.

Результат

Token usage per turn dropped below the $600 quota threshold, cache hit rates improved to ~85%, and the agent pipeline stabilized without catastrophic token inflation.

Рабочий процесс

• 1. Restructure knowledge into OpenViking’s tiered context tree (static docs + dynamic session nodes).
• 2. Fetch immutable knowledge chunks via OpenViking’s query_knowledge API and concatenate into a deterministic prefix.
• 3. Retrieve evolving session state from OpenViking’s get_session_memory API.
• 4. Assemble prompt messages with static prefix, session state, and user query.
• 5. Send assembled messages to the model gateway with proper headers and payload.
• 6. Process model response and update session memory in OpenViking.

Доказательства

Every single reasoning hop re-serialized 48,000 raw tokens of vector search chunks, document metadata, and ephemeral scratchpad state directly into the prompt prefix

Источник

OpenViking restructures this data into a tiered context tree

Источник