Google Cloud ha propuesto el Open Knowledge Format, u OKF, una especificacion para entregar a los agentes de IA contexto curado sobre una organizacion. La especificacion version 0.1 es deliberadamente sencilla: el conocimiento es un directorio de archivos Markdown, cada uno con un pequeno encabezado de frontmatter YAML cuyo unico campo obligatorio es type, con campos opcionales como title, description, tags y timestamp. Los conceptos se enlazan entre si con enlaces Markdown ordinarios, y esos enlaces forman un grafo de conocimiento que el agente puede leer y, lo que es importante, actualizar. El problema que aborda es lo que Google llama el problema del contexto fragmentado: los runbooks, wikis, catalogos de metadatos y comentarios de codigo que contienen el conocimiento real de una empresa, todos aislados en sistemas que no se comunican entre si.
El encuadre se plantea directamente contra la generacion aumentada por recuperacion. RAG responde a una pregunta volviendo a derivar el conocimiento a partir de fragmentos en bruto en el momento de la consulta; OKF en cambio almacena conceptos curados y enlazados entre si que un modelo consume directamente, sin paso de traduccion de por medio. Y exige casi ninguna infraestructura: sin base de datos vectorial, sin backend, sin instalacion. Un paquete son solo archivos, asi que funciona en control de versiones, se renderiza en GitHub y viaja como un tarball, y Google muestra un consumidor minimo escrito con nada mas que las bibliotecas estandar de Python pathlib, re y yaml.
La palabra en la que Google se apoya es neutralidad. Llama a OKF un formato, no una plataforma, no atado a ninguna nube, ninguna base de datos, ningun proveedor de modelos ni ningun framework de agentes, y dice que nunca requerira una cuenta propietaria para leer, escribir o servir. Para sembrar la adopcion, lanzo herramientas de referencia, un agente de enriquecimiento de BigQuery, un visualizador HTML estatico y tres paquetes de muestra, y es explicito en que OKF no es una idea nueva tanto como una estandarizacion de convenciones que la gente ya improvisa: archivos AGENTS.md y CLAUDE.md, vaults de Obsidian y el patron LLM-wiki que Andrej Karpathy esbozo en un gist de abril.
La pregunta honesta es la adopcion, porque un formato vale tanto como el numero de herramientas que lo hablan, y hasta ahora el soporte es el propio de Google. Pero el instinto esta alineado con donde ya se situan muchos profesionales, y con el resto de los movimientos de interoperabilidad de esta semana, desde meta-arneses que se situan por encima de los runtimes de agentes hasta el impulso por protocolos de agentes compartidos. El conocimiento curado y legible por humanos que un agente edita en su sitio es algo mas legible y mas portable que un almacen vectorial opaco, y una especificacion neutral entre proveedores, si alguien mas la adopta, es como eso deja de ser la carpeta de Markdown a medida de cada equipo y empieza a ser algo que los agentes pueden esperar encontrar. Divulgacion: CLAUDE.md, citado aqui como antecedente, es una convencion de contexto para Claude, el modelo de IA que escribio esto, hecho por Anthropic.