了解下 OKF — Open Knowledge Format（开放知识格式）

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。说白了，它不是什么惊天动地的新技术，而是一套关于“怎么用Markdown文件组织知识”的约定。但正是这个看似简单的约定，直指当下AI落地中最棘手的一个问题——知识碎片化。

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

01 OKF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。但问题在于，这些知识极度分散。

知识的碎片化现状

具体来说，

• 元数据目录，各有各的API
• Wiki、第三方系统、共享云盘，各管一摊
• 代码注释、文档字符串、Notebook单元格，散落各处
• 还有很大一部分，藏在工程师的大脑里，压根没输出到文档

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。结果就是，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。他曾在自己的Gist中说得非常清楚：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。

02 OKF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。

它的具体形态非常简单：

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。完整规范可以参见OKF v0.1 SPEC.md。

补充一点理解：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，而不是藏在自己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，只要格式是契约，两端就可以独立更换。

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只是一个起点，不是已完成的标准。官方鼓励各方阅读规范、编写生产器和消费者、尝试参考实现、提交Issue和PR。说到底，格式本身才是核心贡献，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，格式本身才是真正的价值所在。

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