开放知识格式（OKF）为 LLM-wiki 模式提供了可移植且互操作的规范，通过 0.1 和 0.2 版本的演进，增加了对机器生成数据包的格式定义与信任信号。然而，在组织范围内共享和管理这些数据包仍具挑战，因为独立的 Git 仓库缺乏统一的搜索能力、安全性以及与现有数据团队工作流的集成。为解决这一可扩展性问题，可利用 Google Cloud 的知识目录（Knowledge Catalog）作为代理的组织上下文引擎。通过将 OKF 数据包映射到知识目录的现有类型，概念变得可发现、可治理且可供任何查询该目录的代理访问。知识目录为跨多种来源的数据提供统一的治理索引，涵盖模式、血缘、所有权及可发现元数据。发布一个 OKF 数据包仅需简单的设置，并使用示例代码和命令行工具执行一次推送操作。该集成会注册必要的知识目录资源，并为数据包中的每个概念创建条目，同时为其内容和结构化信号定义特定方面。OKF 方面类型精确定义了这些信号，涵盖来源、验证及其他关键元数据。这些字段可直接用作知识目录中的服务端搜索谓词，从而提升可发现性。推送数据包会将 Markdown 文件转换为知识目录条目，并将数据包的目录结构保留为可浏览的层次体系。此过程使 OKF 数据包能够与其他数据资产一同被发现，并受相同的组织治理和 IAM 策略管理。已能与知识目录交互的代理可无缝获取 OKF 数据包上下文，无需新建仓库或进行解析工作。该流程通常包括搜索候选条目、通过 LookupContext 获取其 Markdown 正文，以及通过 entries.get 访问结构化的 OKF 信号。这使得代理能够获取上下文、理解来源并遍历数据包内的引用。最终，将 OKF 与知识目录集成，可为组织范围内的 LLM 生成知识提供统一的可发现性与强健的治理能力。