구글 클라우드 OKF, 흩어진 문서를 AI 에이전트용 마크다운으로 변환
구글 클라우드는 흩어져 있는 조직의 지식을 표준화된 마크다운(Markdown) 파일로 변환하여 AI 에이전트가 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 '오픈 날리지 포맷(OKF)'을 발표했습니다. 이 형식은 시스템에 갇혀 있던 데이터와 문서를 연동 가능하게 만들어, 개발자들이 매번 새롭게 컨텍스트를 구축해야 하는 비효율성을 해결합니다. 최소한의 구조만을 요구하므로 클라우드, 데이터베이스, 프레임워크에 구애받지 않고 높은 호환성을 발휘하는 것이 특징입니다.
구글 클라우드의 오픈 날리지 포맷(Open Knowledge Format)은 흩어진 문서를 AI 에이전트용 마크다운 파일로 변환합니다. Matthias Bastian, 2026년 6월 14일.
구글 클라우드는 지식을 마크다운 파일로 표준화하고 시스템 간에 이식 가능하게 만드는 새로운 사양인 오픈 날리지 포맷(OKF)을 도입했습니다. 이는 최근 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 대중화한 'LLM 위키' 패턴을 상호 운용 가능한 형식으로 발전시킨 것입니다.
OKF v0.1은 지식을 YAML 프론트매터(frontmatter)가 포함된 마크다운 파일 디렉터리로 나타냅니다. 사양은 매우 간결합니다. 필수 필드 한 개('type')와 제목, 설명, 리소스, 태그, 타임스탬프 같은 몇 가지 선택 필드, 그리고 나머지 모든 내용을 담는 마크다운 본문으로 구성됩니다. 개념들은 표준 마크다운 링크를 통해 서로 연결되어 지식 그래프를 형성합니다. OKF 번들은 모든 편집기에서 읽을 수 있고, 깃허브(GitHub)에서 렌더링되며, 모든 검색 도구로 인덱싱할 수 있습니다.
파편화된 지식은 AI 에이전트의 속도를 늦춥니다. 대부분의 조직은 OKF가 해결하려고 하는 문제를 잘 알고 있습니다. 지식은 메타데이터 카탈로그, 위키, 코드 주석, 노트북 셀, 그리고 개별 엔지니어들의 머릿속에 흩어져 있습니다. AI 에이전트가 특정 데이터 세트에 대한 SQL 쿼리를 작성해야 할 때, 이러한 모든 출처의 파편화된 조각들을 직접 모아야만 합니다.
구글 클라우드에 따르면, 현재 모든 에이전트 개발자는 이 컨텍스트 문제를 처음부터 새로 해결하고 있으며, 모든 카탈로그 벤더는 동일한 데이터 모델을 반복해서 창안하고 있습니다. 코딩 에이전트에 연결된 옵시디언 볼트(Obsidian Vaults), AGENTS.md 및 CLAUDE.md 규칙 파일, 데이터 팀의 '코드로서의 메타데이터' 리포지토리 등이 있습니다. 이들은 모두 유사한 패턴을 따릅니다. 하지만 구글은 각 솔루션이 맞춤형으로 구축되어 서로 작동하도록 설계되지 않았다고 말합니다. 지식은 이를 생성한 시스템 안에 갇혀 있는 것입니다. 바로 이 간극을 OKF가 메우고자 합니다.
최소한의 구조와 높은 이식성을 목표로. OKF는 'type' 필드 하나만을 요구합니다. 어떤 유형이 존재하는지, 문서에 어떤 추가 필드가 포함되는지, 본문이 어떻게 구조화되는지는 생산자(producer)에게 달려 있습니다. 생산자와 소비자는 분리되어 있습니다. 사람이 작성한 번들은 AI 에이전트가 소비할 수 있고, 기계가 생성한 번들은 시각화 도구에서 볼 수 있습니다. OKF는 어떤 클라우드 제공자, 데이터베이스 또는 에이전트 프레임워크와도 작동합니다.
사양과 함께 구글 클라우드는 여러 참조 구현을 제공하고 있습니다. 여기에는 빅쿼리(BigQuery) 데이터 세트를 크롤링하여 각 테이블의 OKF 문서를 생성하는 데이터 보강 에이전트, 정적 HTML 시각화 도구, 그리고 GA4 이커머스, 스택 오버플로(Stack Overflow), 비트코인 데이터 세트에 대한 세 가지 샘플 번들이 포함됩니다. 또한 구글 클라우드는 지식 카탈로그(Knowledge Catalog)를 업데이트하여 OKF를 수집하고 에이전트에 제공할 수 있도록 했습니다. 사양 및 코드는 깃허브에서 확인할 수 있으며, 지식 카탈로그 통합은 별도로 문서화되어 있습니다.