Mi último artículo sobre el formato de conocimiento abierto (OKF) de Google fue uno de los más populares que he publicado. Desde entonces, he estado trabajando intensamente en mi propia estructura del OKF. Básicamente, he construido mi propio cerebro personal y hoy quiero mostrarles cómo funciona y por qué este estándar es tan increíblemente importante para el cambio hacia una red agente.
Lo bueno de OKF es que sigue una estructura estandarizada y muy simple. Si bien mucha gente ha señalado que los archivos Markdown no son nada nuevo, lo que ha hecho Google es crear un estándar. Esto significa que si le entrego a un agente mis archivos OKF, sabrá exactamente cómo leerlos sin necesidad de software personalizado. Es un lenguaje universal para los agentes de IA.
Mire el video mío mostrando mi cerebro OKF:
Comprensión de los archivos YAML Frontmatter, Index y Markdown
Cada archivo OKF comienza con lo que se llama frontmatter YAML. Este es un pequeño bloque de metadatos en la parte superior de su archivo de rebajas que le dice al agente exactamente lo que está mirando. En mi cerebro personal, uso tipos específicos para todo. Tengo conceptos, entidades, manuales, referencias y sistemas.
Así es como se ve mi estructura de carpetas para mi cerebro OKF:
Y aquí está el código de rebajas para uno de los conceptos en mi cerebro:
Cuando un agente ve mi OKF, primero ve el archivo de índice. Este archivo index.md es esencialmente un índice de las diferentes áreas a las que el agente puede acceder en mi cerebro. De esta manera, en lugar de que mi agente tenga que hacer RAG en todo en mi base de conocimientos, puede centrarse específicamente en las áreas que son relevantes.
El sistema que construí también funciona para conectar conceptos relacionados. Cuando ingiere un nuevo contenido, ya sea una publicación de blog que he escrito, un anuncio de Google o una investigación, encuentra qué otros conceptos que hemos creado deberían estar conectados. El resultado es un gráfico realmente interesante de todo el conocimiento que tenemos en el cerebro. Esta idea de agentes extrayendo conceptos y haciendo conexiones proviene de la idea LLM Wiki de Andrej Karpathy.
Visualizando su gráfico de conocimiento
Cuando usa OKF correctamente, puede visualizar su cerebro como un gráfico conectado. Cada punto en mi sistema es un archivo de rebajas. Puede ver cómo mis conceptos para las descripciones generales de IA se conectan con mis referencias de la documentación de Google y mis guías internas. Es un mapa vivo de todo lo que sé sobre SEO e IA.
También estoy automatizando la forma en que ingiero información. Tengo un sistema que revisa la documentación de Google diariamente. Si actualizan algo, como la documentación sobre AI Answers o las funciones de Search Console, mi cerebro me notifica y actualiza automáticamente los archivos de referencia relevantes. Ya no tengo que depender de mi hardware biológico para recordar cada pequeño cambio. Mi cerebro OKF tiene acceso a mucho más de lo que podría tener en mi cabeza a la vez.
Luego puedo consultar mi cerebro y éste escribirá algo que se sintetiza a partir de mis notas y el resto de la información que he elegido almacenar en mi cerebro. Si algo me parece mal, simplemente puedo pedirle al agente dentro de mi cerebro que lo corrija. Además, mi agente siempre está buscando formas de mejorar y conectar la información que hay en el cerebro.
Creación de guías para ahorrar días de trabajo
Una de las cosas más interesantes que he construido en mi cerebro OKF es un conjunto de guías. Por ejemplo, tengo un manual para generar propuestas de clientes. Generalmente, este es un proceso tedioso que requiere mucho trabajo manual. Ahora, mi agente (Antigravity) sigue los pasos establecidos en mi manual de propuestas para redactar todo usando mi voz y lógica específicas.
También creé un manual para analizar el impacto del sitio después de una actualización de Google. Creé un punto de control de procedimientos para que mi agente lo siguiera al analizar estos cambios. Lo que antes me llevaba dos días analizar ahora me lleva unas horas y el informe elaborado es algo con lo que estoy increíblemente contento. Este es el poder de documentar su sabiduría de una manera que los agentes realmente puedan ejecutar.
Realmente te animo a que empieces a experimentar con esto. No necesitas ser un codificador para comenzar. Puede pedirle a un agente que lo ayude a crear su primer paquete OKF según la documentación proporcionada por Google. Me hace más productivo y creo que es la clave para seguir siendo relevante a medida que la Búsqueda continúa evolucionando.
Para crear algo similar, proporcione estos enlaces a su agente (Claude Code / Cowork, ChatGPT Codex o mi favorito, Antigravity de Google) y pruebe este mensaje:
"I want to build an OKF system similar to Marie's. Read these links and then give me some ideas of what this would look like. Then, ask me questions one at a time so that together, we can decide what we want to build: https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/how-the-open-knowledge-format-can-improve-data-sharing/ https://github.com/GoogleCloudPlatform/knowledge-catalog/blob/main/okf/SPEC.md https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f https://www.mariehaynes.com/okf/ https://youtu.be/esYAIA6lU-s"
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Imagen de portada: N Universe/Shutterstock
