Google Open Knowledge Format v0.2 Evoliucija: Agentų Pasitikėjimas ir Signalai

Kai pirmą kartą aprašiau mūsų Google Open Knowledge Format įgyvendinimą straipsnyje Implementing Google's Open Knowledge Format (OKF) in Practice, pagrindinis tikslas buvo išspręsti DI agentų konteksto izoliacijos problemą. Organizavus paprastus Markdown failus į naršomą, susietą grafą su YAML antraštėmis, agentai galėjo rekursyviai naršyti dokumentacijos medžio mazgus, užuot rėmęsi netikslia vektorių paieška.

OKF v0.1 nustatė aiškią bazę: standartinis Markdown, lengvi YAML metaduomenys (type, title, description, tags) ir aiškios santykinės nuorodos.

Tačiau platformų inžinerijos komandoms perėjus nuo žmonių rašomos dokumentacijos prie autonominių kelių agentų sistemų, iškilo esminis iššūkis: Kai DI agentai per naktį nuolat rašo ir atnaujina tūkstančius žinių sąvokų, kaip kiti agentai ar žmonės gali pasitikėti šiuo rinkiniu?

Žmonių parašyta dokumentacija suteikia numanomą pasitikėjimo garantiją – programuotojas ją parašė ir prisiima atsakomybę už jos tikslumą. Kai agentas savarankiškai sugeneruoja 10 000 lentelių apibrėžimų, metrikų specifikacijų ir instrukcijų, ši garantija išnyksta.

Norėdama išspręsti šį iššūkį, „Google Cloud“ išleido Open Knowledge Format (OKF) v0.2 specifikaciją. Šis atnaujinimas įdiegia struktūrizuotus Agentų Pasitikėjimo Signalus ir Patvirtintus Skaičiavimus (Attested Computations) tiesiogiai YAML metaduomenyse, nepažeisdamas suderinamumo su v0.1.

Nuo Konteksto Aprašymo prie Pasitikėjimo Priėmimo

OKF v0.1 versijoje YAML metaduomenys atsakinėjo į aprašomuosius klausimus: Kas yra šis mazgas, kokios žymos jį apibūdina ir kur jis rodo?

OKF v0.2 pristato sprendimo laukus (deciding fields) – metaduomenis, skirtus įvertinti mazgo kilmę, šviežumą ir autoritetą prieš agentui sunaudojant konteksto žetonus Markdown tekstui skaityti.

Tūkstančių dokumentacijos mazgų teksto analizavimas pasitikėjimui įvertinti reikalauja daug skaičiavimo resursų. Pasitikėjimo signalų iškėlimas į YAML antraštę leidžia agentams ir deterministinėms sistemoms pigiai atfiltruoti nepatvirtintas, pasenusias ar nebegaliojančias sąvokas grafo naršymo metu.

OKF Concept Frontmatter
├── Describing Fields (v0.1)  ──> type, title, description, resource, tags
└── Deciding Fields   (v0.2)  ──> generated, verified, status, stale_after, sources

5 Pagrindiniai Pasitikėjimo Signalai OKF v0.2

OKF v0.2 nustato penkias standartizuotas metaduomenų grupes, kurios atsako į svarbius klausimus apie bet kurią žinių sąvoką:

1. Kilmė (`sources`)

Užuot priskyrus savavališką pasitikėjimo įvertinimą, OKF v0.2 užfiksuoja neapdorotus kilmės signalus sources masyve. Įrašai gali rodyti į išorinę dokumentaciją, santykinius rinkinio kelius arba duomenų bazių sritis, papildytus patikimumo žymomis (author, usage_count, last_modified).

Tekste konkretūs teiginiai siejami su šiais šaltiniais naudojant standartines Markdown išnašas (pvz., [^warehouse-schema]):

sources:
  - id: warehouse-schema
    resource: https://wiki.acme.internal/data/warehouse/schemas/sales
    title: Acme Retail Warehouse Schema
    author: team:data-platform
    usage_count: 1240
    last_modified: 2026-06-15
  - id: revenue-policy
    resource: policies/revenue-recognition.md
    title: Revenue Recognition Policy (FY2026)
    author: human:jsmith@acme
    last_modified: 2026-06-15

2. Pasitikėjimo Lygmenys (`generated` prieš `verified`)

OKF v0.2 aiškiai atskiria, kas sukūrė sąvoką, nuo to, kas ją patvirtino:

generated: { by, at }: Užfiksuoja kūrėjo subjektą (pvz., reference_agent/gemini-2.5-pro) ir sukūrimo laiką.
verified: [ { by, at } ]: Užfiksuoja nepriklausomus patikrinimus, atliktus automatizuotų procesų arba žmonių.

Iš šių laukų vartotojai išskiria tris Pasitikėjimo Lygmenis (Trust Tiers):

Nepatvirtintas (Unverified): Nėra verified rakto.
Patvirtintas mašinos (Machine-Confirmed): Patikrinta automatinių fono įrankių (pvz., naktinių CI/CD tikrintuvų).
Patikrintas žmogaus (Human-Reviewed): Aiškliai patvirtinta žmogaus (pvz., human:kliu@acme).

generated: 
  by: reference_agent/gemini-2.5-pro
  at: 2026-06-30T14:00:00Z
verified:
  - by: human:jsmith@acme
    at: 2026-07-01T09:00:00Z

Vadovybės ataskaitų sistema gali filtruoti tik human-reviewed metrikas, o testavimo aplinka gali priimti ir machine-confirmed sąvokas.

3. Šviežumas (`stale_after`)

Užuot naudojus santykinę TTL trukmę (pvz., „galioja 30 dienų“), OKF v0.2 naudoja absoliučią ISO-8601 datą (pvz., stale_after: 2026-12-31).

Santykiniai TTL priklauso nuo to, kada sąvoka buvo nuskaityta, todėl agentas gali elgtis nedeterministiškai. Absoliučios datos leidžia paprastai palyginti datas: jei dabartinis sistemos laikas viršija stale_after, sąvoka pažymima pakartotiniam patikrinimui.

4. Gyvavimo Ciklas (`status`)

Sąvokos juda per aiškias gyvavimo ciklo būsenas: draft → stable → deprecated (jei nenurodyta, numatytoji yra stable).

Pasikeitus verslo logikai – pavyzdžiui, atnaujinus išlaidų paskirstymo formulę –, ankstesnis apibrėžimas pažymimas kaip status: deprecated. Tai išsaugo istorinį užklausų atkuriamumą ir neleidžia agentams taikyti pasenusių metrikų naujoms užduotims:

type: Metric
title: Gross Margin (Legacy, pre-FY2026)
status: deprecated

Patvirtinti Skaičiavimai: Agentų SQL Improvizacijos Preprevencija

Kilmė ir patikrinimas patvirtina, kad metrikos apibrėžimas atitinka įmonės taisykles. Tačiau agentui pateikiant finansinę metriką (pvz., metines pajamas), išlieka rizika: agentas gali pats sugalvoti SQL užklausą.

OKF v0.2 pristato naują sąvokos tipą: Attested Computation. Jis apibrėžia ir patvirtintą skaičiavimą, ir mechanizmą, patikrinantį, ar įvykdyta užklausa tiksliai atitinka patvirtintą apibrėžimą.

      ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
      │               Attested Computation Node                 │
      │  - runtime: bigquery                                    │
      │  - parameters: [year]                                   │
      │  - executor: skills/run-on-bq.md                        │
      │  - attester: attesters/sql_equality.py                  │
      └──────────────────────────┬──────────────────────────────┘
                                 │
                 1. Binds declared parameters
                 2. Executes sanctioned SQL
                                 ▼
                      ┌─────────────────────┐
                      │ Execution Receipt   │
                      │ - job_id            │
                      │ - executed_sql      │
                      │ - result            │
                      └──────────┬──────────┘
                                 │
                 3. Deterministic AST verification
                                 ▼
                      ┌─────────────────────┐
                      │  Attester Verdict   │
                      │  - OK / REJECTED    │
                      └─────────────────────┘

Gamybinis Pavyzdys: BigQuery Pajamų Patvirtinimas

Žemiau pateiktas OKF v0.2 Attested Computation sąvokos mazgas BigQuery metinėms pajamoms:

---
type: Attested Computation
title: Revenue for a Fiscal Year
runtime: bigquery
parameters:
  - { name: year, type: integer, required: true }
executor:
  resource: skills/run-on-bq.md
receipt: [job_id, executed_sql, result]
attester:
  resource: attesters/sql_equality.py
generated:
  by: reference_agent/gemini-2.5-pro
  at: 2026-06-30T14:00:00Z
verified:
  - by: human:jsmith@acme
    at: 2026-07-01T09:00:00Z
status: stable
stale_after: 2026-12-31
sources:
  - id: revenue-policy
    resource: policies/revenue-recognition.md
    title: Revenue Recognition Policy (FY2026)
    author: human:jsmith@acme
    last_modified: 2026-06-15
---

# Computation

```sql
SELECT
  SUM(
    CASE 
      WHEN o.currency = 'USD' THEN o.net_amount
      ELSE o.net_amount * fx.rate_to_usd
    END
  ) AS revenue_usd
FROM `acme.sales.orders` AS o
LEFT JOIN `acme.finance.fx_daily_rates` AS fx
  ON fx.currency = o.currency 
 AND fx.rate_date = DATE(o.order_ts)
WHERE o.order_status = 'delivered'
  AND DATE_DIFF(CURRENT_DATE(), DATE(o.order_ts), DAY) >= 30
  AND EXTRACT(YEAR FROM o.order_ts) = @year

Kaip Veikia Patvirtinimas

Tik Nurodytų Parametrų Perdavimas: Agentas gali pateikti tik nurodytus parametrus (@year). Jis negali redaguoti SQL teksto ar pridėti papildomų WHERE sąlygų.
Vykdymo Kvitą: Vykdymo sluoksnis grąžina pasirašytą kvitą su job_id, executed_sql ir rezultatu (result).
Deterministinis Patikrinimas: Išorinis Python scenarijus (sql_equality.py) išanalizuoja ir tikslinį SQL, ir executed_sql į abstrakčius sintaksės medžius (AST). Jei raktiniai žodžiai, lentelių sujungimai ar filtrai skiriasi, patikrinimas nepavyksta ir rezultatas atmetamas.

Atgalinis Suderinamumas ir Migracija

OKF v0.2 yra sukurtas kaip papildyta ir visiškai su ankstesnėmis versijomis suderinama versija. Esami v0.1 rinkiniai lieka galiojantys be jokių pakeitimų.

Pagrindiniai schemos patobulinimai:

timestamp pakeičiamas lauku generated.at.
Citavimo skyriai tekste (# Citations) pakeičiami struktūrizuotu sources masyvu YAML antraštėje.
Abiem atvejais v0.2 nuskaitiniai tiesiogiai naudoja v0.1 laukus, jei nėra naujų raktų.

// OKF v0.2 nuskaitinio atsarginis šablonas
const creationTime = frontmatter.generated?.at ?? frontmatter.timestamp;
const documentSources = frontmatter.sources ?? parseLegacyCitations(markdownBody);

Pagrindinės Išvados

„Google“ OKF v0.2 specifikacija paverčia paprastas Markdown žinių bazes į patikrinamus DI agentų grafų tinklus:

Sprendimai Užuot Aprašius: Antraštėje esantys metaduomenys leidžia pigiai filtruoti pasitikėjimą prieš įkraunant tekstą.
Aiškesni Pasitikėjimo Lygmenys: Atskirti generated ir verified metaduomenys atskleidžia žmonių patvirtinimus, palyginti su automatiniais.
Deterministinis Šviežumas: Absoliučios stale_after datos apsaugo nuo nedeterministinio TTL vertinimo.
Patvirtinti Skaičiavimai: Parametrais apriboto vykdymo ir AST lygiavertiškumo tikrintuvų derinys pašalina agentų SQL haliucinacijas.

Taikydamos OKF v0.2 standartus, platformų inžinerijos komandos gali saugiai plėtoti autonominius DI procesus, išlaikydamos griežtą duomenų valdymą ir audituojamumą.