구글의 Open Knowledge Format(OKF): AI 에이전트를 위한 새로운 지식 조직화 표준

개인적인 워크플로에 맞춰진 기존의 '세컨드 브레인' 시스템은 AI 에이전트가 활용하기에 구조적으로 취약하다는 문제가 있다. 에이전트는 깊게 중첩된 폴더 구조에서 키워드 매칭에 의존해 검색을 수행하며, 이 과정에서 불필요한 토큰을 낭비하거나 엉뚱한 위치에 파일을 생성하는 등의 오류를 범하기 쉽다. 이러한 문제를 해결하기 위해 구글은 지식을 이식 가능하고 검색하기 쉬운 형태로 표준화하는 Open Knowledge Format(OKF)을 제안했다.

OKF는 안드레 카파시의 'LLM Wiki' 패턴을 기반으로 하며, 전통적인 벡터 데이터베이스 기반의 RAG와는 다른 접근 방식을 취한다. RAG가 매번 파편화된 정보를 검색해 답변을 재구성하는 것과 달리, OKF는 마크다운 기반의 구조화된 지식 번들을 통해 에이전트가 문맥을 유지하며 정보를 탐색할 수 있게 한다. 특히 각 폴더의 내용을 요약한 index.md와 파일 상단의 YAML 프론트 매터를 활용해 에이전트가 필요한 정보만 선택적으로 로드할 수 있도록 설계되었다.

실제 테스트 결과, OKF를 적용하면 토큰 사용량이 줄어들고 검색 속도가 향상되며 에이전트의 파일 관리 실수가 유의미하게 감소한다. 이는 지식의 구조화가 모델의 성능만큼이나 에이전틱 워크플로의 효율성에 결정적인 영향을 미친다는 점을 시사한다. 결국 지식 베이스를 인간과 AI가 모두 읽을 수 있는 표준화된 포맷으로 관리하는 것이 차세대 AI 에이전트 시스템의 핵심 인프라가 될 것으로 전망된다.