Open Knowledge Format은 AI 에이전트가 읽을 지식 베이스를 Markdown 번들로 포장하는 형식이고, Agentic Resource Discovery는 그런 리소스를 /.well-known/ai-catalog.json 같은 공개 카탈로그로 발견하게 하는 명세다. 둘은 경쟁 관계가 아니라 포장과 발견을 나누는 조합이다.
두 명세의 역할 분리
| 명세 | 맡는 일 | 일부러 하지 않는 일 |
|---|---|---|
| OKF | 개념 문서, frontmatter, 파일 트리, 번들 구조 정의 | 번들을 어디에 노출하고 누가 찾는지 |
| ARD | 도메인의 에이전트 리소스 카탈로그와 검색 메타데이터 정의 | 리소스 내부 포맷과 실행 방식 |
즉 OKF 번들을 만들어 서버에 올리는 것만으로는 에이전트가 자동 발견하기 어렵다. 반대로 ARD 카탈로그만 있어도 실제로 읽을 지식 번들이 없으면 실용성이 낮다. ARD 항목이 OKF 번들의 URL을 가리키면 에이전트는 “어디서 무엇을 가져올지”와 “가져온 뒤 어떤 구조로 읽을지”를 모두 알 수 있다.
구현 체크리스트
- 지식 원천을 하나의 canonical content collection으로 둔다.
- 웹 HTML, per-page Markdown,
llms.txt, MCP 서버용 데이터, OKF 번들을 같은 원천에서 생성한다. - OKF 번들은 압축 파일로 제공하고, ARD 카탈로그 항목이 그 URL을 가리키게 한다.
- 카탈로그에는 사람이 이해할 설명, 대표 질의, 접근 방식, 미디어 타입을 함께 넣는다.
- 초안 명세 간 필드명이 갈릴 수 있으므로 소비자가 무시 가능한 중복 필드를 임시로 허용한다.
Joost van der Schee의 specification.website 사례는 OKF 번들 604개 Markdown 파일과 ARD 카탈로그를 같은 파이프라인에서 생성한다. 별도 복사본을 손으로 관리하지 않는다는 점이 중요하다.
현재 조심할 점
초기 명세에서는 미디어 타입 같은 세부 필드가 완전히 정리되지 않을 수 있다. 예를 들어 AI Catalog base spec은 mediaType, ARD 계층은 type을 요구하는 식의 차이가 발생할 수 있다. 초기 구현자는 표준의 의도와 실제 검증기를 함께 고려해 호환성을 유지해야 한다.
참고 자료
- Composing OKF and ARD on specification.website — joost.blog (2026-06-20)