> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.ticoag.fun/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# 上下文工程

> 记忆、检索、索引与上下文管理

<Note>
  返回总入口：[/indexes/agent-ecosystem](/indexes/agent-ecosystem)
</Note>

收录 9 个仓库，偏记忆、索引、检索和上下文工程。

* [Tencent/WeKnora](https://github.com/Tencent/WeKnora) — 基于 LLM 的框架，用于深度文档理解、语义检索和基于 RAG 的上下文感知回答。（Go；⭐ 13,549）
* [volcengine/OpenViking](https://github.com/volcengine/OpenViking) — 专为 AI 智能体设计的开源上下文数据库，统一管理记忆、资源和技能等上下文要素。（Python；⭐ 18,705）
* [aiming-lab/SimpleMem](https://github.com/aiming-lab/SimpleMem) — 面向 LLM 智能体的高效终身记忆系统。（Python；⭐ 3,243）
* [agenticnotetaking/arscontexta](https://github.com/agenticnotetaking/arscontexta) — 为 Claude Code 构建“第二大脑 / 知识系统”的上下文管理插件。（Shell；⭐ 2,840）
* [walkinglabs/awesome-harness-engineering](https://github.com/walkinglabs/awesome-harness-engineering) — Harness engineering 资料合集，聚焦让智能体在真实工作流中更可靠的上下文、评测、可观测性、运行时控制与安全自治。（⭐ 2,121；来自：agent-plugin）
* [chunkhound/chunkhound](https://github.com/chunkhound/chunkhound) — 本地优先的代码库智能理解与检索工具。（Python；⭐ 1,173）
* [IAAR-Shanghai/Meta-Chunking](https://github.com/IAAR-Shanghai/Meta-Chunking) — 通过逻辑感知学习高效文本切分的方法。（Python；⭐ 274）
* [allenanswerzq/llmcc](https://github.com/allenanswerzq/llmcc) — 用于代码理解与生成的多层次架构视图工具，强调极快速度。（Rust；⭐ 76）
* [bonigarcia/context-engineering](https://github.com/bonigarcia/context-engineering) — 上下文工程：塑造具备上下文感知能力 AI 系统的艺术与科学（进行中）。（Jupyter Notebook；⭐ 32）
