Markdown доступен для чтения машинами с 2004 года. OKF добавляет структуру и связи. Вместе они — то, что действительно нужно агентам Фонда.
<п>Google опубликовал формат для преобразования совокупности знаний в папку связанных файлов уценки. Он был создан для внутренних данных компании и случайно решает проблему, с которой сталкиваются и общедоступные веб-сайты. Сейчас максимум, что агент ИИ получает от вашего веб-сайта, — это простое чтение ваших страниц по одной. Вместо этого этот формат строит график связи ваших идей, поэтому я попробовал его на своем веб-сайте.
Открытый формат знаний Google представляет собой каталог связанных файлов Markdown
<п>13 июня 2026 года группа данных Google опубликовала формат открытых знаний, или OKF, способ представить совокупность знаний в виде каталога файлов уценки с тонким слоем начального текста YAML. Каждая концепция, таблица, метрика, модуль Runbook, API получает свой собственный документ уценки. Короткий блок YAML содержит запрашиваемые поля, тип, заголовок, описание, ресурс, теги и метку времени; тело уценки содержит пояснения, а понятия связаны друг с другом обычными ссылками уценки, которые, по словам Google, превращают каталог в «график отношений». Нет ни среды выполнения, ни SDK, ни этапа сборки. Google описывает пакет тремя фразами: “просто уценка” “только файлы” “просто заголовок YAML.”
<п>Целью являются внутренние знания компании, а контекст, по словам Google, «заперт за той поверхностью, которая его создала». и это ранняя версия v0.1, которую Google называет «отправной точкой, а не законченным стандартом». Ничто в объявлении не упоминает общедоступные веб-сайты. Именно об этом разрыве и пойдет речь в этой статье.
На веб-сайте диаграмма знаний лучше, чем плоская страница
Удобочитаемая агентом версия вашего веб-сайта, которую фактически использует модель или браузер, является плоской. Обслуживание каждой страницы в виде уценки, как это делает Cloudflare на границе сети, близко к AMP для LLM: вторая, очищенная копия каждой страницы для чтения машиной. Он отражает то, что у вас уже есть, страница за страницей, и удаляет то же самое, что и каждая постраничная копия, и именно так страницы соотносятся друг с другом.
График знаний сохраняет этот уровень отношений. Когда ваши концепции связаны друг с другом, агент не только узнает, что представляет собой каждая из них, но также узнает, как они расположены относительно друг друга, что и является большей частью того, что на самом деле означает понимание веб-сайта. Две страницы могут одновременно упоминать концепцию и никогда не сообщать машине, что одна представляет собой структуру, лежащую в ее основе, а другая — более узкую цель, стоящую рядом с ней. График говорит об этом прямо, слева следует машина. OKF — это готовый способ построить такой график: уценка, поэтому он дешев, и структурирован, поэтому он содержит взаимосвязи.
Я попробовал OKF на сайте No Hacks
<п>Я написал пакет OKF для веб-сайта No Hacks, по одному файлу уценки для каждого бренда, хоста, машинно-ориентированной архитектуры, агентской сети, оптимизации работы агента, оптимизации системы ответов, llms.txt и WebMCP. Каждый из них соответствует соглашениям Google: поля YAML вверху и простой текст уценки внизу. В основном работа заключалась в том, чтобы решить, какие концепции имеют значение и как они связаны, а не в написании файлов.
Один файл, концепция машинно-ориентированной архитектуры, выглядит так:
<п>— тип: каркас Название: Машинно-ориентированная архитектура описание: Фреймворк для создания веб-сайтов, полный смысл которых доступен машине, читающей их, с человеческим опытом, расположенным сверху, а не наоборот. ресурс: https://machinefirstarchitecture.com теги: [Framework, Machine-First Architecture, Agentic Web] временная метка: 13 июня 2026 г. — Машинно-ориентированная архитектура — это структура [Sani](./sani.md) для [agentic web](./agentic-web.md). Основная идея: построить контент так, чтобы машинное чтение получало полный смысл, факты, структуру, взаимосвязи, а человеческое чтение получало то же значение с дизайном сверху. Вот почему форматы, которые разделяют веб-сайт до обычного текста, такие как уценка для агентов и [llms.txt](./llms-txt.md), имеют значение. Сторона его возможностей — [WebMCP](./webmcp.md), а сторона измерения — [Оптимизация работы агента](./agent-experience-optimization.md).
Эти ссылки в квадратных скобках внизу — это график. Следующий за ними агент узнает, что WebMCP использует машинно-ориентированную архитектуру, а llms.txt — это тот же тип ставки, о чем плоская копия моих страниц никогда не произносит вслух. В восьми файлах представлена вся структура: концепции и отношения между ними.
<п>Подобный пакет — это вторая копия того, что уже написано на веб-сайте, а вторая копия — это второй элемент, который необходимо синхронизировать. В момент изменения веб-сайта пакет становится неправильным, пока вы не обновите его. Этот налог не уникален для OKF: это стоимость каждого параллельного машиночитаемого слоя, файла llms.txt, зеркала уценки ваших страниц и пакета, подобного этому. Версия, которую читает агент, точна ровно настолько, насколько вы дисциплинированы в ее актуальности.
<п>Google создавал OKF не для этого. Его целью являются внутренние знания компании, и ничто в его плане не указывает на общедоступные веб-сайты, поэтому размещение пакета для приглашенного агента является нарушением правил и может таковым и остаться. Читатель, для которого я это сделал, агент, который получает пакет и следует графику, может никогда не появиться. Причина сделать это должна быть без этой отдачи, и так оно и есть: написание пакета заставило меня ясно заявить, что знает No Hacks и как связаны его идеи, и что всплыли пробелы, которые я бы не нашел, написав еще одну страницу. Это та же дисциплина, что и машинно-ориентированная архитектура: изложите смысл в форме, которую может прочитать машина, и вы обнаружите, где вы были неясны.
К чему может привести диаграмма знаний веб-сайта
<п>Ничто из нижеследующего не является предсказанием. Это направление, и оно зависит от того, действительно ли агенты читают графики знаний веб-сайтов, чего сегодня никто не делает. Форма все еще достойна внимания.
Идентификационный файл может превратиться в граф знаний. Сегодня llms.txt представляет собой одну строку, сообщающую, кто вы. Опубликованный пакет — это полная версия этой идеи, карта всего, что знает ваш сайт, и того, как соединяются его части, поэтому тонкий слой идентификации и уровень структурированных знаний становятся одним целым.
Агенты могут запрашивать эту карту вместо того, чтобы очищать ваши страницы. Агент, который извлекает ваш пакет и следует по его ссылкам, получает более чистое чтение с учетом взаимосвязей, чем тот, который анализирует ваш HTML по одной странице, и вы получаете больше информации о том, как представлены ваши собственные концепции, когда вас описывает ИИ.
<п>Карта может даже стать каноническим слоем. Версия, которую читает машина, перестает быть копией вашего веб-сайта и становится источником, а человеческие страницы — одним из его рендерингов. Это полностью машинный веб-сайт, на который указывает агентская сеть, доступ к которому осуществляется через боковую дверь, открытую Google для внутренних данных.
Уценка не нова
<п>Джон Грубер создал Markdown в 2004 году, а Аарон Шварц был его бета-тестером, и вся цель дизайна заключалась в читабельности: текст, который можно читать «как есть», без рендеринга, который при этом легко преобразуется в HTML. Два десятилетия спустя на нем работают GitHub, Reddit, большая часть документации, которую вы читаете, а также чаты самих инструментов искусственного интеллекта. Он победил благодаря тому, что его можно было прочитать, не подвергая рендерингу, а это именно то свойство, которое позволяет машине легко читать.
Я писал большую часть того, что пишу в нем, в течение 15 лет, с тех пор как iA Writer стал моим основным приложением для письма в сентябре 2011 года, поэтому неделя, когда читаемая агентом сеть сходится на уценке, для меня знакома, а не новый трюк. Знания, лежащие в основе No Hacks (проект No Hacks OS), в течение нескольких месяцев работали одинаково: файлы уценки со структурированной вступительной частью, связанные друг с другом, формы, которые машина может читать и перемещать.
Если вы хотите увидеть, где находится ваш сайт, это займет тридцать секунд. Откройте самую важную страницу и вставьте ее в текстовый редактор, где ссылки свернутся в простые слова. Посмотрите на то, что осталось, и найдите что-нибудь, что указывает на то, как его идеи связаны с остальной частью вашего веб-сайта, а не на то, что одна страница ссылается на другую, а на сами отношения. Обычно ничего нет, и это отсутствие заполняет граф знаний, независимо от того, прикасаетесь ли вы когда-нибудь к OKF.
OKF — это новость этой недели, и подложка под ней, простой текст, который может прочитать машина, существует с 2004 года. Google добавил стандарт и имя.
Этот пост был первоначально опубликован на No Hacks.
