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Open Knowledge Format 如何改善数据共享

2026.06.25 How the Open Knowledge Format can improve data sharing

Sam McVeety —— Tech Lead, Data Analytics, Engineering, Data Cloud, Google Cloud

Amir Hormati —— Tech Lead, BigQuery, Engineering, Data Cloud, Google Cloud

随着基础模型不断进步，缺乏相关上下文往往成为它们能力的瓶颈，在被用来构建智能体（agentic）系统时尤其如此。这些模型虽然可以帮你写代码、总结文档或分析数据集，但它们仍然需要正确的信息，才能产出准确、可落地的结果。

正因如此，我们今天推出 Open Knowledge Format（OKF）——一份开放规范，把 LLM-wiki 模式正式固化为一种可移植、可互操作的格式。它是一套厂商中立、对智能体与人类都友好的标准，用于表达现代 AI 系统所需的元数据、上下文与经过整理的知识。

按照发布版本，OKF v0.1 把知识表示为一个由带 YAML frontmatter 的 markdown 文件组成的目录，并辅以一小套约定俗成的规范——让不同生产者编写的 wiki 无需翻译即可被不同的智能体消费。

就这么简单。没有复杂的压缩方案，没有新的运行时，也不需要任何 SDK。一组 OKF 文档具备以下特性：

  • 只是 markdown —— 可在任何编辑器中阅读，可在 GitHub 上渲染，可被任何搜索工具索引

  • 只是文件 —— 可作为 tarball 分发，可托管在任何 git 仓库中，可挂载到任何文件系统上

  • 只是 YAML frontmatter —— 仅用于那一小部分需要可查询的结构化字段：type、title、description、resource、tags 与 timestamp

如果你用过 Obsidian、Notion、Hugo，或者过去一年里涌现出的任何一种 LLM wiki 模式，这种形态会让你倍感熟悉。OKF 所做的，是把让这些模式之间得以互操作所需的那一小套约定正式确立下来。

下面我们来看看 OKF 能为你的组织解决什么问题、它如何运作、如何上手，以及接下来会怎样。

支离破碎的上下文格局

在大多数组织里，基础模型所使用的信息，绝大部分都是内部知识：一张表的 schema、某个指标在你业务语境中的含义、一次事故的处理手册（runbook）、两个系统之间的连接路径（join path）、某个旧 API 的弃用通知，等等。

如今，这些知识的”原子”散落在各种高度割裂的系统中：

  • 各有其 API 的元数据目录（catalog）

  • wiki、第三方系统，或共享盘

  • 代码注释、docstring，或 notebook 单元格

  • 少数几位资深工程师的脑子里

当一个 AI 智能体需要回答”如何从我们的事件流中计算周活跃用户？“时，它必须从这些分散、彼此互不兼容的载体中拼凑出答案。每家厂商都提供自己的目录、自己的 SDK、自己的知识图谱 schema，而这些知识没有一份能轻松地在不同产品或组织之间移植。

结果就是：每一个智能体构建者都在从零重复解决同一个上下文拼装问题，每一个目录厂商都在重新发明同一套数据模型，而知识本身则被锁死在最初创建它的那个载体背后。

把知识当作一座活的 wiki

开发团队正在改变构建 AI 智能体的方式。与其反复用模型在相同的文档里搜寻相同的事实，不如给你的智能体一座共享的 markdown 知识库，让它随时间推移越用越有价值。这样一来，智能体可以接手阅读和更新自己文件这类繁琐活儿，而你的团队负责整理内容、像管理代码一样管理它。

著名 AI 研究者与教育者 Andrej Karpathy 在他的 LLM Wiki gist 中，把这个想法表达得最为精炼。“LLM 不会觉得无聊，不会忘记更新某条交叉引用，还能在一次处理中改动 15 个文件，“他写道。那些让人类放弃个人 wiki 的记账式杂活，恰恰是 LLM 所擅长的。

类似的”知识即 wiki”模式正以不同的名字反复出现：接入编码智能体的 Obsidian vault、AGENTS.md / CLAUDE.md 这一类约定文件、塞满了 index.md 与 log.md 工件（智能体在真正动手前会先查阅）的仓库，以及数据团队内部”元数据即代码（metadata as code）“的仓库。

这种模式既引人入胜又强大，但每一个实例都是定制的。Karpathy 的 wiki、你团队的 wiki、某厂商导出的目录，看起来可能都长得差不多（markdown、frontmatter、交叉链接），但它们没有一个是被刻意设计成能彼此协作的。对于”每份文档应该携带哪些字段”或”什么文件名代表什么含义”，并不存在一个约定俗成的答案。结果，编码进各类 wiki 的知识仍被困在最初的团队内部，每当要构建一个新智能体时，都会带来重复的劳动。

缺的是一种格式，而不是又一项服务

这个问题的答案不是再来一项知识服务。你需要的是一种格式，一种这样表示知识的方式：

  • 任何人都能生产，不需要 SDK

  • 任何人都能消费，不需要做集成

  • 能在系统、组织与工具之间迁移而不失真

  • 与它所描述的代码一起存活在版本控制中

  • 既能被人类阅读，又能被智能体解析：同一份文件，没有翻译层

OKF 在设计上正是这样一种格式。

OKF 如何运作：一屏看懂的设计

一个 OKF bundle 是一个由 markdown 文件组成的目录，这些文件表示概念（concept）：任何你想要捕捉的东西，包括表、数据集、指标、playbook、runbook 和 API。每个概念对应一个文件。文件路径就是该概念的身份标识：

sales/
├── index.md
├── datasets/
│   ├── index.md
│   └── orders_db.md
├── tables/
│   ├── index.md
│   ├── orders.md
│   └── customers.md
└── metrics/
    ├── index.md
    └── weekly_active_users.md

每个概念文档都有一小块用于结构化字段的 YAML frontmatter，以及一段用于承载其余一切的 markdown 正文：

---
type: BigQuery Table
title: Orders
description: One row per completed customer order.
resource: https://console.cloud.google.com/bigquery?p=acme&d=sales&t=orders
tags: [sales, revenue]
timestamp: 2026-05-28T14:30:00Z
---
# Schema
| Column        | Type      | Description                              |
|---------------|-----------|------------------------------------------|
| `order_id`    | STRING    | Globally unique order identifier.        |
| `customer_id` | STRING    | FK to [customers](/tables/customers.md). |
# Joins
Joined with [customers](/tables/customers.md) on `customer_id`.

概念之间用普通的 markdown 链接相互连接，从而把整个目录变成一张关系图（graph）——它比文件系统所隐含的父/子链接要丰富得多。bundle 还可以选择性地包含 index.md 文件（用于在智能体浏览层级结构时做渐进式披露）和 log.md 文件（用于记录变更的时间顺序历史）。

完整的 v0.1 规范（包括一致性判定标准、交叉链接规则，以及为数不多的保留文件名）一页纸就能写完。

设计背后的三条原则

1. 极简的主张。 OKF 对每个概念只强制要求一件事：一个 type 字段。其余一切（例如有哪些 type、还要包含哪些字段、正文里有哪些章节）都交给生产者决定。规范定义的是互操作的接口面，而不是内容模型。

2. 生产者/消费者相互独立。 OKF 把”谁来写知识”和”谁来消费知识”干净地分开。一个由人手工撰写的 bundle 可以被 AI 智能体消费；一个由元数据导出流水线生成的 bundle 可以在可视化工具里浏览；一个由某个 LLM 合成的 bundle 可以被另一个 LLM 查询。格式即契约；两端的工具链则可以各自独立替换。

3. 是格式，不是平台。 OKF 不与任何特定的云、数据库、模型提供商或智能体框架绑定。它永远不会要求一个专有账号或 SDK 才能读、写或提供服务。我们把它作为开放标准发布，是因为一种知识格式的价值来自于有多少方在”说”它，而不是来自于谁拥有它。

我们随规范一并交付的东西

为了让这种格式变得具体，我们在生产端和消费端都发布了参考实现（reference implementation）：

  • 一个富化智能体（enrichment agent），它会遍历一个 BigQuery 数据集，为每张表和视图起草一份 OKF 概念文档，然后再跑第二轮 LLM——爬取权威文档，并用引用、schema 与连接路径来富化每个概念。

  • 一个静态 HTML 可视化工具，能把任意 OKF bundle 变成一个交互式图视图，全部装进单个自包含文件里；没有后端，浏览端无需安装，也没有任何数据离开页面。

  • 三套可直接浏览的示例 bundle：GA4 电商、Stack Overflow 与 Bitcoin 公共数据集，由参考智能体生成并提交到仓库中，作为符合 OKF 规范的活样例。

这些都是刻意做成的概念验证（proof of concept）。该智能体演示的只是生产 OKF 的一种方式；格式本身并不要求任何特定的智能体框架或 LLM。该可视化工具演示的只是消费 OKF 的一种方式；格式本身并不要求 HTML 或图视图。我们预期（也希望！）生产者与消费者的生态会远远超出我们已交付的范围。

接下来我们走向何方

OKF v0.1 是一个起点，而非一份已完成的标准。随着更多生产者和消费者的出现，以及我们集体逐渐弄清智能体在实践中究竟需要什么样的知识表示，这种格式会不断演进。

我们从第一天起就公开发布，因为唯有如此，一种知识格式才配得上它的名字——无论你是在构建一个知识目录、一条富化流水线、一座面向 AI 智能体定制的 wiki，还是 AI 知识领域里的任何东西。

从这里出发，我们鼓励你：

  • 读一读规范（它很短！）

  • 写一个生产者，对接你的源系统、你的数据库、你的文档站点

  • 写一个消费者：一个查看器、一个搜索索引，或一个能在 bundle 之上进行推理的智能体

  • 拿你自己的数据试一试参考实现

  • 提 issue、发 PR，或提出扩展提案：规范带版本管理，并且明确为向后兼容的演进而设计

仓库、规范与示例 bundle 都已发布在 GitHub 上。我们也已更新 Google Cloud 的 Knowledge Catalog，使其能够摄取 Open Knowledge Format 并将其提供给我们的智能体。相关代码与示例可在 这里 找到。

真正的贡献是格式本身。我们交付的工具，存在的意义是让它落地为现实，并降低试用它的成本。无论你今天的知识呈现为何种形态，OKF 的设计目标都是成为那门”通用语（lingua franca）“——让知识在明天得以被交换。

本文由 Google Cloud Data Cloud 团队发布。Open Knowledge Format 是一份开放规范；我们明确欢迎各类贡献、替代实现，以及在 Google 产品之外的采用。

除作者之外，这项工作还凝结了 Google 内部许多其他人的关键想法，我们感谢他们的贡献。