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AI时代知识标准被低估?Google OKF或如HTML般成底层核心,定义知识如何被人及Agent读取验证。 核心内容: 1. OKF定义与迭代:V0.2新增来源、验证等机制 2. Agent基础设施定位:解决知识形式问题,连接模型与应用 3. 底层价值与行业影响:类似HTML重塑知识接口,国内关注度不足
国内大多数人还在讨论模型、MCP、Skills 和 Agent Harness。
但 Google 最近正在推动另一件更底层的事情:
知识应该以什么格式存在,才能被人和 Agent 共同读取、维护、交换与验证?
真正重要的标准,刚出现时往往显得异常朴实无华。
HTML 刚出现时,不过是一套标签。
JSON 不过是括号、冒号和字符串。
Agent Skills 的核心,也只是一个包含 SKILL.md、脚本和参考资料的目录。
而 OKF 看起来更加“简单”:一组 Markdown 文件,加上一点 YAML 元数据。
但标准的魅力,从来不在于它有多复杂。
标准真正改变世界的地方,是让整个行业不再重复发明同一个轮子。
2026 年 6 月,Google Cloud 发布了 Open Knowledge Format,也就是 OKF。
它试图把此前已经出现的“LLM Wiki”模式,正式定义成一种开放、厂商中立、可移植的知识格式。
最近几天 OKF 更新到 V0.2,开始加入来源、验证、时效性和可信度等机制。
这件事目前在国内几乎没有引起足够讨论。
但我认为,OKF 触碰到的,可能是 Agent 时代最底层的问题之一:
不是 AI 如何回答问题,而是一个组织的知识,究竟应该以什么形式存在。
如果你之前没有太关注 LLM Wiki,也不用担心。
可以先翻一下我之前关于 LLM Wiki 的文章。
因为 OKF 背后的价值,其实不是一篇文章能够完全讲清楚的。
这篇文章更希望带大家建立一个初步认知:
OKF 到底是什么?为什么它可能成为 Agent 时代知识基础设施的一部分?
尤其是如果你正在定义自己的知识库、企业知识库或者代码知识库,那么 OKF 值得重点关注。
我也是最近在研究企业 Harness 的过程中,才逐渐把注意力放到了 OKF 身上。
因为越深入研究 Agent 工程化,我越发现:
未来真正属于企业自己的,不一定是 Harness 本身,而是 Harness 背后沉淀下来的知识。
而 OKF,正在尝试定义:
这些知识应该如何被 Agent 理解、维护和流转。
过去两年,Agent 基础设施正在快速分层。
模型负责提供通用智力。
MCP 负责让 AI 应用连接数据库、工具、服务和外部系统。
Skills 负责封装“如何完成一类任务”。
那么,OKF 负责什么?
它试图回答:
Agent 到底应该以什么形式,读取并维护一个组织“知道的东西”?
可以简单理解:
换一个更形象的说法:
MCP 给 Agent 接上手脚,Skills 教给 Agent 招式,而 OKF 试图给 Agent 一套可以长期维护、跨系统迁移的组织记忆。
当然,Skills 和 OKF 的边界并不是绝对的。
Skill 也可以携带知识。
OKF 也可以描述执行方法。
但二者关注的核心不同:
Skill 更偏向程序性知识:
怎么做。
OKF 更偏向陈述性知识:
什么是真的,为什么是真的,它来自哪里,现在是否仍然有效。
这正是 OKF 可能成为基础设施的原因。
未来企业真正需要的,不只是一个会执行任务的 Agent。
而是一个知道:
的 Agent。
OKF 的设计非常克制。
一个 OKF Knowledge Bundle,本质上就是一个 Markdown 文件目录。
例如,一个企业知识库可以长成这样:
1company-knowledge/
2├── index.md
3├── log.md
4├── metrics/
5│ ├── revenue.md
6│ └── active-users.md
7├── policies/
8│ └── revenue-recognition.md其中,每一个 Markdown 文件,代表一个独立的知识概念。
它可以是一张数据库表。
一项公司政策。
甚至一个业务流程。
文件路径就是这个概念的身份。
文件头部通过 YAML 描述结构化信息,正文继续使用普通 Markdown。
例如:
1type: Metric
2title: Revenue
3description: 公司财务口径下的已确认收入
4status: stable
5sources:
6 - revenue-policy这里最重要的,其实不是文件格式。
而是:
生产者和消费者被分开了。
任何人、Agent、或者知识平台,都可以基于该格式生产 OKF。
任何模型、搜索引擎、或者 Agent,也都可以基于该格式消费 OKF。
知识不再必须被锁在:
它首先是一组:
你能打开、能审查、能版本管理、能迁移的文件。
这就是 OKF 与 HTML 类比真正成立的地方。
HTML 没有替代浏览器、搜索引擎、服务器和数据库。
它只是让整个互联网围绕“网页是什么”形成最低限度的共识。
同样:
OKF 也不会替代 RAG、向量数据库、搜索引擎或者 Agent Runtime。
它试图定义的是:
这些系统共同操作的那个知识产物,究竟应该长什么样?
是的,OKF 标准构建的其实也只是新时代的共识。
如果只是 Markdown 加元数据。
OKF 可能只是一个更规范的 Wiki。
但真正值得关注的是:
它开始尝试解决 Agent 时代最难的问题:
当大量知识由 Agent 自动生成时,我们为什么要相信它?
这是一个非常非常关键的问题。
过去,人类写文档。
我们默认:
作者知道自己写了什么。
企业内部也有审批流程。
但未来,大量知识可能来自 Agent。
那么:
这条知识是谁生成的?
来自什么来源?
现在是否仍然有效?
这些问题都会变得越来越重要。
因此,OKF 开始加入一些关于来源、验证、状态和时效性的描述能力。
它希望 Agent 在读取知识时,不只是看到内容。
还知道:
这是什么知识。
谁产生的。
可信程度如何。
这意味着 OKF 正在从:
“让 Agent 能读文档”
走向:
“让 Agent 在使用知识之前,先判断这条知识是否值得相信。”
这已经不只是知识管理。
它逐渐接近一种:
组织知识治理协议。
未来企业真正需要的,可能不是一个“知道很多”的 Agent。
而是一个能够区分:
哪些来自正式政策;
哪些经过业务负责人审核;
哪些已经过期;
模型能力越强,这种可信知识层反而越重要。
因为:
一个能力极强、但使用错误组织知识的 Agent,只会以更高效率制造错误。
现阶段,OKF 目前非常早期,毕竟也才发布短短两个月。
它还没有达到 HTML 那样成熟的生态。
但一个标准开始有价值时,往往会出现几个角色:
有人定义规范。
有人生产知识。
有人维护知识。
有人消费知识。
围绕 OKF,目前已经开始出现这样的雏形。
Google 提供了规范、示例知识库和相关工具。
开源社区开始出现知识创建、校验、索引和可视化工具。
一些项目也开始尝试把 OKF 和 Agent、MCP、GitHub 工作流结合起来。
其中,OpenWiki 是一个比较值得关注的案例。
更准确地说:
OpenWiki 不是 OKF 标准本身。
而是一个快速采用 OKF 的上层应用。
它可以读取代码库或者个人资料,由 Agent 生成并持续维护相互链接的 Wiki。
加入 OKF 支持后,这些知识不必永远留在 OpenWiki 自己的系统中,而可以被其他兼容工具读取。
这正是开放标准开始产生价值的信号:
标准不需要亲自完成所有事情。
它只需要让整个生态都可以围绕同一种知识产物独立生长。
HTML 没有规定浏览器应该怎么实现。
它只是给浏览器提供了共同输入。
OKF 如果成功,也会沿着类似路径发展。
最近我越来越确定一件事情:
未来 Agent Harness 最核心的价值,可能并不只是定义 Agent 如何执行任务。
而是:定义企业自己的知识。
今天很多团队都在搭建 Harness 框架。
里面包含:
这些东西现在非常重要。
但随着模型和 Agent 平台继续发展,其中相当一部分通用能力,很可能会逐渐被基础设施吸收。
模型会越来越擅长规划。
平台会原生提供 Memory、工具路由、上下文管理、权限和工作流。
大量今天需要团队自己编写的 Agent 代码,未来可能会逐渐商品化。
这并不意味着 Harness 会消失。
安全、审计、权限、确定性流程和可观测性,依然需要企业自己控制。
但 Harness 很可能不再是企业最核心的差异化资产。
真正不会被通用模型吸收的,是企业自己的知识。
比如:
哪些客户属于高风险客户;
某个系统曾经发生过什么事故;
这些东西不属于任何通用大模型。
它们只属于一家具体企业。
而且每天都在变化。
模型可以越来越聪明。
Agent 可以越来越会做事。
但它不可能凭空知道:
你所在的组织此时此刻相信什么、遵守什么、如何做出判断。
因此,我认为未来企业 Agent 的真正护城河,会逐渐从:
我们用了哪个模型、哪套 Agent 框架、怎样写 Prompt
迁移到:
我们是否拥有一套结构化、可验证、持续更新、可以被不同 Agent 使用的组织知识。
换句话说:
Harness 可能会被 Agent 平台不断吸收,但企业知识的定义不会。
模型是租来的。
Agent 框架可以替换。
工具接口可以迁移。
但经过长期沉淀的企业知识,才是真正属于组织自己的资产。
把一个组织内所知道的东西,编译成 Agent 可以长期使用的系统资产。
这或许才是 OKF 最值得关注的地方。
不是因为它现在已经足够强大。
而是因为它第一次尝试为 Agent 时代最稀缺的东西,定义一个开放接口。
那个东西不是模型。
不是工具。
而是:
知识本身。
过去,我们把知识写给人看。
后来,我们把文档切块,交给 RAG 搜索。
而接下来,我们可能第一次真正开始:
让一个组织沉淀下来的知识,成为 Agent 可以持续理解、调用和进化的基础资产。
未来 AI 的竞争,或许不只是模型能力的竞争。
而是谁拥有:
更高质量、更可信、能够持续进化的组织知识。
> 作者:贾克斯的平行世界
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