# Google's New Release Just Fixed AI Systems (Open Knowledge Format)

**URL:** https://youtu.be/k4sMSsMzX2g
**Data:** 2026-06-27
**Durata:** 11:53
**Tags:** @work @growth
**Status:** ⚠️ neverificat — o singură sursă (acest video). "OKF" se confundă ușor cu **Open Knowledge Foundation** (open data / CKAN), care e altceva. Nu există confirmare că Google a lansat oficial un standard numit așa; tratează ca optimizare propusă, nu standard adoptat.

---

## TL;DR

Un video prezintă **Open Knowledge Format (OKF)** — un format *propus* pentru organizarea knowledge base-urilor astfel încât agenții AI să navigheze mai eficient. (Vezi Status: nu e confirmat ca release oficial Google.) Se bazează pe pattern-ul LLM Wiki al lui Andrej Karpathy (markdown > RAG vectorial). Beneficii principale: **token usage mai mic** și **retrieval mai rapid** prin YAML metadata + index.md per folder.

---

## Problema rezolvată

Când second brain-urile cresc, Claude caută prin keyword matching în fișiere/foldere nested → pierde tokens, face greșeli, pune fișiere în locuri greșite, recreează foldere deja existente.

RAG (vectorial) are o problemă fundamentală: agentul reconstruiește info de fiecare dată, nu acumulează cunoaștere.

---

## Cum funcționează OKF

- Tot din knowledge base devine **"concept"** — un fișier markdown cu YAML front matter (name, description, type)
- Foldere organizate pe topic — un folder = un singur subiect
- **index.md** în fiecare folder listează conținutul (ca Obsidian graph)
- Agentul citește YAML metadata ÎNTÂI → decide dacă deschide fișierul sau nu → mai puține tokens
- **Minimalism**: fiecare concept = un singur lucru. Nu amesteci subiecte.
- Knowledge base independent de consumer (agent, om, platformă)

---

## Cum l-au testat (AI Labs)

1. Branch nou din second brain-ul lor (GitHub versionat)
2. Au creat un skill `markdown-to-OKF` (code-first, agent doar pentru judgment)
3. Conversie + evals automate pe output
4. index.md la root + în fiecare subfolder
5. Adăugat în Claude.md instrucțiuni despre cum să navigheze sistemul OKF
6. Rezultat: navigare prin index.md în loc de pattern matching → mai rapid, mai puține tokens

---

## Ce include OKF

- **Enrichment agent** — convertește BigQuery data în concept documents + LLM check (nu au folosit-o ei)
- **HTML visualization tool** — graph interactiv al întregului knowledge base (open în browser)
- **Exemple** de format corect

---

## Relevanță pentru Echo / memory/kb/ (actualizat după analiză pe sistemul real, 2026-06-27)

Corecție față de prima impresie: **nu lipsesc indexurile**. Echo are deja:
- `memory/kb/index.json` (581 note, regenerat de `tools/update_notes_index.py`) — dar e consumat DOAR de dashboard-ul web, nu de agent.
- RAG semantic (`src/memory_search.py`, embeddings Ollama + SQLite) — pe care CLAUDE.md îl numește "single source of truth" pentru agent.

Gap-ul real: **lipsea un index navigabil EXPUS agentului**. Implementat: `index.md` slim per-folder + un router la rădăcina kb/ (generat de același `update_notes_index.py`), plus fallback keyword în `search()` când Ollama remote pică.
- Test empiric: RAG-ul (all-minilm 384-dim) ratează nota relevantă la query parafrazat conceptual; navigarea prin index prinde ce ratează similaritatea.
- Vizualizare HTML — deprioritizată (efort mare / valoare mică).
- Plan complet + review: `docs/okf-navigation-plan.md`.

---

## Quote-uri

> "The agent only finds things when it actively searches for them. So unless you tell it to look in a certain file, it won't even know that file is there."

> "OKF doesn't really introduce anything new. Instead, it gives you a standard format that anyone can produce and read, and it makes knowledge portable across different systems."

> "Until it becomes an open standard that agents support out of the box, this is more of an optimization than something you really need."
