了解下 OKF — Open Knowledge Format(开放知识格式)
Google Cloud推出OKF规范,用Markdown统一知识组织,解决AI时代知识碎片化难题!核心内容:1. OKF解决的知识碎片化问题及背景2. OKF的核心设计:带YAML frontmatter的Markdown文件目录3. 三项设计原则与后续发展方向
往期回顾
我用两个 DeepSeek 账号,对比体验了下 DeepSeek++
2026 年 6 月,Google Cloud 正式发布了一项名为 Open Knowledge Format(开放知识格式,OKF)的开放规范。它的本质其实很简单——就是一套关于"怎么用 Markdown 文件组织知识"的约定。
这篇文章主要聊 3 件事
01|OKF 要解决什么问题
02|OKF 的核心设计
03|三项设计原则与后续方向
01OKF 要解决什么问题Google Cloud 在一篇博客中指出一个现实:大多数组织中,AI 需要的信息主要是内部知识——数据库表的 schema、业务指标的含义、事故处理手册、系统之间的关联路径、旧 API 的弃用通知等等。但问题是,这些知识极度分散。
知识的碎片化现状1. 元数据目录——各自有各自的 API
2. Wiki、第三方系统、共享云盘
3. 代码注释、文档字符串、Notebook 单元格
4. 工程师的大脑中,并未输出到文档
当一个智能体需要回答"如何从xxx中计算xxx"时,它得从这些互不兼容的系统里拼凑答案。结果是:每个用 AI 的人都在重复解决同样的"上下文组装"问题。
已有解法:知识即 Wiki
Andrej Karpathy 的 LLM Wiki 模式正在多个场景下被重新验证
Andrej Karpathy 在他的 LLM Wiki Gist 中说得很清楚:LLM 不会感到无聊、不会忘记更新交叉引用、可以一次处理 15 个文件。那些让人类放弃 Wiki 的维护工作,LLM 反而擅长。
这种模式以不同名称反复出现——接入编码智能体的 Obsidian Vault、AGENTS.md / CLAUDE.md 约定文件、装满 index.md 和 log.md 的仓库。但每一种都是量身定制的,互相之间不兼容。OKF 就是为了弥合这个差距而提出的。
02OKF 的核心设计OKF 的定位很明确:解决这个问题需要的是一种格式,而不是另一项知识服务。这种格式应该满足:任何人都能生产(不需要 SDK)、任何人都能消费(不需要集成)、能在系统和组织之间迁移、和代码一起放在版本控制中、人和智能体都能直接读取。
它的具体形态很简单:一个包含带 YAML frontmatter 的 Markdown 文件的目录。
一个 OKF 文档包就是这样的目录结构:

每份概念文档都包含 YAML frontmatter 和 Markdown 正文。frontmatter 只有 type 字段是必填的:

概念之间通过普通 Markdown 链接相互关联,把目录转变为一张关系图。还可以用 index.md 实现渐进式披露,log.md 记录变更历史。完整规范参见 OKF v0.1 SPEC.md(GitHub)。
格式的价值不取决于谁创造了它,而取决于有多少人在用。Google 选择把它作为开放标准发布,而不是藏在自家产品里当独家功能卖,这本身就对生态更有利。
03三项设计原则与后续方向 三项设计原则1.尽可能少作预设。 只强制要求 type 字段,其余由生产者决定。
2.生产者与消费者独立。 人类手写的、流水线生成的、LLM 合成的,格式是契约,两端可独立更换。
3.是格式,不是平台。 不绑定任何特定云、数据库或模型提供商。
!OKF v0.1 是一个起点,不是已完成的标准。原文鼓励各方阅读规范、编写生产器和消费者、尝试参考实现、提交 Issue 和 PR。格式本身才是贡献,工具只是让它落地。
Google 也发布了参考实现,包括自动遍历数据集生成 OKF 文档的智能体,以及将 OKF 包渲染为交互式图形的可视化工具。Google Cloud 的 Knowledge Catalog 也已支持导入 OKF 格式。不过这些工具只是为了让格式落地,格式本身才是核心贡献。
相关链接1. Google Cloud: Introducing the Open Knowledge Format
https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/how-the-open-knowledge-format-can-improve-data-sharing
2. Andrej Karpathy: LLM Wiki Gist
https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f
3. OKF v0.1 SPEC.md
https://github.com/GoogleCloudPlatform/knowledge-catalog/blob/main/okf/SPEC.md
4. Google Cloud: Knowledge Catalog
https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/introducing-the-google-cloud-knowledge-catalog
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本文由 JOTO AI 智库整理。
原始来源:授权原文


