Google anunció el Open Knowledge Format (OKF), una nueva especificación abierta para organizar e intercambiar el conocimiento que los sistemas de IA necesitan para realizar un trabajo útil.
El anuncio explica el motivo del desarrollo de esta nueva especificación:
“A medida que los modelos básicos continúan mejorando, la falta de contexto relevante a menudo limita lo que pueden hacer, especialmente porque se utilizan para construir sistemas agentes. Si bien estos modelos pueden ayudarlo a escribir código, resumir documentos o analizar un conjunto de datos, aún necesitan la información correcta para producir resultados precisos y procesables”.
Los agentes de IA necesitan contexto
Los sistemas de IA a menudo necesitan conocimientos que existen fuera del modelo, incluido cómo se estructuran los datos, cómo funcionan los sistemas, cómo se definen las métricas y cómo operan los procesos internos.
Ese conocimiento suele estar disperso en catálogos, wikis, documentación, repositorios, unidades compartidas y otros sistemas internos, lo que obliga a los agentes de IA a reunir contexto antes de poder completar una tarea.
Google dice que OKF está destinado a resolver ese problema convirtiendo fuentes de conocimiento dispersas en un formato común que pueda moverse entre humanos, agentes de inteligencia artificial, herramientas y organizaciones.
¿Qué es el formato de conocimiento abierto?
OKF es un formato para representar el conocimiento organizacional de una manera que pueda compartirse entre diferentes agentes, herramientas y organizaciones de IA.
El formato organiza conceptos como conjuntos de datos, métricas, API, tablas y runbooks en documentos que pueden ser leídos tanto por humanos como por sistemas de inteligencia artificial.
Google diseñó OKF para que fuera simple e independiente de cualquier plataforma específica, permitiendo compartir el mismo conocimiento entre diferentes agentes, herramientas y organizaciones de IA.
El anuncio explica:
“Para concretar el formato, estamos publicando implementaciones de referencia tanto en el extremo productor como en el consumidor:
- Un agente de enriquecimiento que recorre un conjunto de datos de BigQuery, redacta un documento conceptual OKF para cada tabla y vista, luego ejecuta una segunda pasada de LLM que rastrea documentación autorizada y enriquece cada concepto con citas, esquemas y rutas de unión.
- Un visualizador HTML estático que convierte cualquier paquete OKF en una vista gráfica interactiva en un único archivo autónomo; sin backend, sin instalación en el lado de visualización, ningún dato sale de la página.
- Tres paquetes de muestra listos para explorar: comercio electrónico GA4, Stack Overflow y conjuntos de datos públicos de Bitcoin, producidos por el agente de referencia y comprometidos con el repositorio como ejemplos vivos de OKF conforme.
Estas son pruebas de concepto, deliberadamente. El agente demuestra una forma de producir OKF; Nada sobre el formato requiere un marco de agente específico o LLM. El visualizador demuestra una forma de consumirlo; nada sobre el formato requiere HTML o una vista gráfica. Esperamos (¡y queremos!) que el ecosistema de productores y consumidores crezca mucho más allá de lo que hemos enviado”.
¿Para quién es OKF?
OKF está diseñado en torno a un modelo de productor y consumidor. Algunos usuarios crean, editan y mantienen el conocimiento. Otros lo consumen a través de agentes de IA, LLM, sistemas de software o herramientas internas.
Agentes de IA y LLM
Los agentes de IA y los LLM son los principales consumidores de OKF. Utilizan el formato para acceder al contexto estructurado y al conocimiento seleccionado necesarios para realizar tareas y producir resultados precisos.
Útil para agentes de IA y LLM
- Agentes codificadores
- Agentes de análisis de datos
- Agentes de investigación
- Asistentes internos de la empresa
- Flujos de trabajo agentes
Humanos y OKF
OKF utiliza archivos de rebajas y frontmatter YAML, lo que hace que el formato sea legible y editable por personas que utilizan herramientas estándar.
Personas que pueden encontrar útil el OKF
- Desarrolladores de IA
- ingenieros de software
- ingenieros de datos
- Equipos de análisis
- Redactores técnicos
- equipos de negocios
Organizaciones y OKF
Las organizaciones pueden utilizar OKF para empaquetar y compartir conocimiento institucional que de otro modo permanecería disperso en sistemas de documentación, catálogos de metadatos, repositorios y herramientas internas.
Organizaciones que pueden encontrar útil el OKF
- Organizaciones que crean agentes de IA
- Equipos de datos
- Equipos de ingeniería
- Equipos de gestión del conocimiento.
Disponibilidad
Google propone un formato común para representar el conocimiento organizacional en lugar de una nueva plataforma para gestionarlo. La especificación OKF, las implementaciones de referencia y los paquetes de muestra están disponibles en GitHub. El anuncio insiste en decir que es un punto de partida:
“OKF v0.1 es un punto de partida, no un estándar terminado. El formato evolucionará a medida que surjan más productores y consumidores y aprendamos colectivamente qué representaciones de conocimiento los agentes realmente necesitan en la práctica.
Estamos publicando abiertamente desde el primer día porque es la única manera en que un formato de conocimiento gana su nombre, ya sea que esté creando un catálogo de conocimiento, un canal de enriquecimiento, una wiki adaptada a los agentes de IA o cualquier cosa en el dominio del conocimiento de la IA”.
Un tweet explicativo de Tech With Mak compartió por qué esto resuelve un problema:
“La idea más subestimada en herramientas para agentes este año podría ser una esencia que Andrej Karpathy escribió sobre los “LLM Wikis”: bibliotecas de rebajas que los agentes leen, actualizan y mantienen por sí mismos.
Lo que siguió fue predecible. Los equipos de todo el mundo comenzaron a crear su propia versión: AGENTES(.)md, CLAUDE(.)md, bóvedas de obsidiana conectadas a agentes de codificación, carpetas de archivos index(.)md y log(.)md que los agentes consultan antes de hacer cualquier cosa.
…Google acaba de intentar cerrar esa brecha con el formato de conocimiento abierto: una especificación que dice => aquí está el campo que cada concepto necesita (tipo), aquí hay un pequeño conjunto de campos opcionales si desea que se puedan consultar y, de lo contrario, escriba como quiera.
No es una herramienta o plataforma nueva. Es un acuerdo sobre la forma, que es exactamente lo que necesitaba el patrón de Karpathy para dejar de ser cien reinvenciones incompatibles de la misma idea”.
Lea el anuncio original aquí:
Presentamos el formato de conocimiento abierto
Imagen destacada de Shutterstock/Poetra.RH
