Google Cloud ने Open Knowledge Format, यानी OKF, प्रस्तावित किया है, एक संगठन के बारे में curated संदर्भ AI agents को सौंपने के लिए एक विनिर्देश। संस्करण 0.1 विनिर्देश जानबूझकर सादा है: ज्ञान Markdown फ़ाइलों की एक directory है, हर एक में एक छोटा YAML frontmatter header होता है जिसका एकमात्र आवश्यक field type है, साथ में title, description, tags, और timestamp जैसे वैकल्पिक fields। अवधारणाएँ एक-दूसरे से साधारण Markdown links के साथ जुड़ती हैं, और वे links एक knowledge graph बनाते हैं जिसे agent पढ़ सकता है और, महत्वपूर्ण रूप से, अद्यतन कर सकता है। यह जिस समस्या को लक्षित करता है उसे Google fragmented context समस्या कहता है: वे runbooks, wikis, metadata catalogs, और code comments जो किसी कंपनी का वास्तविक ज्ञान रखते हैं, सभी ऐसी प्रणालियों में अलग-थलग जो एक-दूसरे से बात नहीं करतीं।
यह ढाँचा सीधे retrieval-augmented generation के विरुद्ध प्रस्तुत किया गया है। RAG किसी सवाल का जवाब query समय पर कच्चे chunks से ज्ञान को फिर से व्युत्पन्न करके देता है; OKF इसके बजाय curated, क्रॉस-लिंक्ड अवधारणाओं को संग्रहीत करता है जिन्हें एक मॉडल सीधे उपभोग करता है, बीच में कोई अनुवाद चरण नहीं। और यह लगभग कोई बुनियादी ढाँचा नहीं माँगता: न कोई vector database, न कोई backend, न कोई install। एक bundle केवल फ़ाइलें है, इसलिए यह version control में काम करता है, GitHub पर render होता है, और एक tarball के रूप में यात्रा करता है, और Google एक न्यूनतम consumer दिखाता है जो Python के मानक pathlib, re, और yaml के अलावा कुछ नहीं से लिखा गया है।
Google जिस शब्द पर टिका रहता है वह तटस्थता है। यह OKF को एक format कहता है, platform नहीं, जो किसी cloud, किसी database, किसी model provider, और किसी agent framework से बंधा नहीं है, और कहता है कि यह पढ़ने, लिखने, या सर्व करने के लिए कभी किसी proprietary account की आवश्यकता नहीं रखेगा। अपनाने को बीज देने के लिए इसने reference tooling जारी की, एक BigQuery enrichment agent, एक static HTML visualizer, और तीन sample bundles, और यह स्पष्ट है कि OKF एक नया विचार उतना नहीं है जितना उन परिपाटियों का मानकीकरण जिन्हें लोग पहले से ही तदर्थ रूप से बनाते हैं: AGENTS.md और CLAUDE.md फ़ाइलें, Obsidian vaults, और वह LLM-wiki पैटर्न जिसे Andrej Karpathy ने अप्रैल के एक gist में रेखांकित किया था।
ईमानदार सवाल अपनाने का है, क्योंकि एक format उतना ही मूल्यवान है जितने उसे बोलने वाले tools की संख्या, और अब तक समर्थन Google का अपना ही है। लेकिन यह प्रवृत्ति इस बात से संरेखित है कि बहुत से अभ्यासकर्ता पहले से ही कहाँ खड़े हैं, और इस सप्ताह के बाकी interoperability कदमों से भी, agent runtimes के ऊपर बैठने वाले meta-harnesses से लेकर साझा agent protocols के लिए दबाव तक। curated, मानव-पठनीय ज्ञान जिसे एक agent अपनी जगह पर संपादित करता है, एक अपारदर्शी vector store की तुलना में अधिक सुपाठ्य और अधिक portable चीज़ है, और एक vendor-neutral विनिर्देश, यदि कोई और इसे अपनाता है, वही तरीका है जिससे यह हर टीम का अपना-अपना Markdown फ़ोल्डर होना बंद हो जाता है और कुछ ऐसा बनना शुरू होता है जिसे agents मिलने की उम्मीद कर सकें। प्रकटीकरण: यहाँ पूर्व कला के रूप में उद्धृत CLAUDE.md, Claude के लिए एक संदर्भ परिपाटी है, वह AI मॉडल जिसने इसे लिखा, जो Anthropic द्वारा बनाया गया है।