← Все новости·2026-06-16·5 мин чтения

OKF от Google превращает знания ИИ-агентов в обычный текст!

Новый Open Knowledge Format от Google позволяет хранить корпоративные знания в обычных текстовых markdown-документах, которые легко читают и редактируют ИИ-агенты. Это переносимая альтернатива RAG.

googleagentsopen-source

Google Cloud анонсировала новый открытый стандарт доступа ИИ-агентов к корпоративным знаниям: Open Knowledge Format (OKF). Нынешняя версия (0.1) — это, по сути, папка с markdown-файлами с yaml-заголовками. Каждый файл представляет собой «концепт», у которого есть один обязательный атрибут (type), и он ссылается на другие концепты через markdown-ссылки, выстраивая тем самым граф знаний. Никакого проприетарного аккаунта или SDK, никакой привязки к облачной платформе — наборы файлов можно отрендерить на github, распространять в виде tarball'ов и монтировать на любую файловую систему.

Это попытка решить скучную, но дорогую проблему: у большинства организаций знания об их работе разбросаны по множеству несвязанных систем, поэтому каждой команде, разрабатывающей ИИ-агента, приходится самостоятельно решать вопрос «как мне получить контекст?». OKF призван решить это, сделав такие знания переносимыми и совместимыми между системами.

Чем это отличается от RAG

Возможно, вам знакома концепция retrieval-augmented generation (RAG). По сути, вы закидываете документы в базу данных, а затем при вопросе извлекаете куски текста и вставляете их в промпт. OKF идёт другим путём. Вместо динамического извлечения кусков текста он предоставляет курируемые, связанные между собой концепты для чтения агентами (и редактирования!). Google придерживается трёх основных принципов: «минимум навязанных решений (всего одно обязательное поле), независимость потребителя и производителя (люди и агенты читают и пишут одни и те же файлы) и „формат, а не платформа“». Также компания выпустила несколько референсных реализаций, чтобы помочь новичкам начать работу: агент для обогащения данных BigQuery, инструмент статической HTML-визуализации и три примера наборов файлов.

Чем это важно для вас

Это интересное явление, даже если вам самим неохота писать yaml-заголовки. Это тихая, но значимая ставка на то, как ИИ-системам следует запоминать информацию. Храня корпоративные знания в markdown-файлах под контролем версий, вы делаете их пригодными для diff'ов, ревью и переноса — точно так же, как код. Вместо того чтобы знания чахли в каком-нибудь непонятном notion-пространстве, теперь их можно сделать переносимыми и совместимыми между системами. К тому же, поскольку это открытый стандарт, а не продукт Google, вы не будете зависеть от прихотей продакт-менеджеров Google и их схем ценообразования.

Как человек, потративший немало времени на то, чтобы снабжать контекстом кодинг-агентов, я считаю самым интересным здесь то, что люди и агенты читают одни и те же файлы. Не нужно беспокоиться о поддержании в согласованности какого-то «ИИ-слоя»: то, что видит агент, — это ровно то, что вы можете отредактировать в любимом текстовом редакторе. Приживётся ли именно OKF или появится другой формат — эта идея заслуживает того, чтобы за ней следить.

ℹЧто бы я сделал

Если вы уже ведёте командную вики, начните относиться к ней как к коду: чистый markdown, в репозитории, с проверкой через pull request. Чтобы получить большую часть пользы, не обязательно прямо сегодня внедрять OKF — но если сделать это сейчас, то, когда агенты доберутся до ваших документов, они найдут там что-то выверенное, а не кучу устаревших страниц.

Источник: www.marktechpost.com

Бесплатный курс

Хватит читать про ИИ — начни строить с ним

Бесплатный курс Claude Code: свой первый сайт, инструмент или игра — без программирования. Без апсейлов и кросс-сейлов — здесь нечего купить.

Начать →
ЕАЕвгений Арсентьев

Автор

Евгений Арсентьев

PhD · CEO, digital health