核心问题：标准的“寒武纪大爆发”
随着 AI 编码代理的激增，行业陷入了标准碎片化的混乱局面。每个工具（如 Claude, Gemini）都引入了自己专有的指令文件格式，导致开发者需要为同一个项目维护大量冗余的配置文件，极大地增加了维护成本和认知负担。这种混乱阻碍了不同 AI 工具间的协同工作，形成了一种技术壁垒。
解决方案：“为代理而生的 README”
`agents.md` 应运而生，它旨在成为一个单一、开放且可预测的标准。正如 `README.md` 为人类贡献者提供项目入口，`agents.md` 为 AI 代理提供了一个统一的、专门的位置，以获取它们有效工作所需的上下文和指令。其核心理念是：
- 关注点分离: 将面向人类的 `README.md` 与面向机器的 `agents.md` 分开。
- 互操作性: 实现“一个文件，适配所有代理”，避免供应商锁定。
- 简洁性: 使用开发者熟悉的 Markdown 语法，无复杂模式，降低采纳门槛。
技术规范与最佳实践
本节将剖析如何构建和使用一个高效的 `agents.md` 文件。虽然规范本身很灵活，但遵循推荐的结构和最佳实践，可以最大化其效用，确保 AI 代理能够准确、高效地理解并执行指令。
推荐文件结构
一个结构清晰的文件能有效指导 AI 代理。
- ●项目概述与结构: 描述核心功能和关键目录。
- ●设置、构建与测试命令: 提供精确、可复制的 shell 命令。
- ●编码约定与风格指南: 确保 AI 生成的代码风格一致。
- ●架构原则: 说明项目遵循的 MVC、微服务等设计模式。
- ●提交与 PR 指南: 规范版本控制历史。
- ●安全注意事项: 传达安全规则，如防止 SQL 注入。
高级用法：Monorepo
对于大型单体仓库，`agents.md` 设计了强大的层次化发现机制。
你可以在项目的任意子目录中放置嵌套的 `agents.md` 文件。AI 代理工作时，会自动查找并读取距离当前工作目录最近的 `agents.md` 文件。这允许你为每个子项目或包提供量身定制的指令，避免根级文件变得臃肿。
实施与维护最佳实践
明确且简洁
指令清晰直接，避免模糊。建议长度在 150 行以内。
使用具体命令
用反引号包裹 shell 命令，便于 AI 解析和执行。
与代码同步更新
将其视为代码，纳入 Code Review 流程，保持时效性。
链接而非复制
引用其他文档使用链接，维护单一信息源。
生态系统与行业采纳
`agents.md` 的推广得益于一个多元化的支持者联盟，但同时也面临着来自行业巨头的竞争标准，形成了一场经典的“标准之战”。
采纳者联盟 vs 坚守者
主要标准对比
| 标准 / 文件名 | 主要支持者 | 格式 | 互操作性 |
|---|---|---|---|
| `agents.md` | OpenAI, Google (Jules), Cursor | 标准 Markdown | 高 |
| `claude.md` | Anthropic | 标准 Markdown | 低 (专有) |
| `gemini.md` | Google (Gemini CLI) | 标准 Markdown | 低 (专有) |
| `.cursor/rules` | Cursor (高级) | 带 frontmatter 的 MD | 低 (专有) |
社区之声：一场激烈的辩论
关于 `agents.md` 的价值，开发者社区存在着支持与质疑两种声音。这不仅是技术路线之争，更是一场关于人机协作哲学的深刻探讨。
支持论点 👍
推动更优文档实践
AI 代理的即时反馈，迫使团队编写和维护高质量、准确的流程文档，最终也惠及人类开发者。
实用的上下文管理
在当前 LLM 上下文窗口有限的现实下，它提供了一个集中存放指令的实用方案，提高了 AI 响应的准确性。
标准化的固有优势
统一到单一文件名，能显著减少项目根目录的混乱，简化跨工具配置。
争议与质疑 👎
文档重复问题
其内容常与 `README.md` 重复，增加了维护工作量，并有信息不同步的风险，违背了“单一信息源”原则。
“照管”AI 的“反功能”
要求开发者像“保姆”一样手把手地喂指令给 AI，与 AI 旨在简化人类工作的承诺背道而驰。
格式局限与成本
单一扁平文件对复杂项目不够用，且文件中的每一行文字都会消耗 token，带来成本和延迟。
一个前瞻性结论：一项过渡性技术
`agents.md` 很可能是为应对当前这一代 LLM 的特定局限性（如上下文窗口有限）而设计的务实“脚手架”。随着模型能力进化，未来的 AI 代理或许能直接理解整个代码库的文档，无需专门的指令文件。这个视角调和了辩论双方：它在当下是有效的，但其批评者对未来的判断也可能是正确的。
战略考量与未来展望
超越功能性，我们需要从风险和战略层面审视 `agents.md`，并探讨代理驱动开发的未来演进方向。
新的攻击面：提示注入风险
`agents.md` 的内容会直接成为 AI 代理系统提示的一部分，这使其成为提示注入攻击的直接载体。攻击者可通过提交恶意的 `agents.md` 文件，诱导代理执行数据泄露、任意命令执行等危险操作。因此，必须采取严格的安全措施：
- 将 `agents.md` 视为代码: 纳入强制性代码审查。
- 审查第三方指令: 切勿盲目信任来自未知来源的指令。
- 遵循最小权限原则: 不在文件中包含任何敏感数据。
- 使用安全强化的代理: 代理应在沙箱中执行，并限制其权限。
在 AI 代理技术栈中的定位
`agents.md` 的核心功能是提供静态的、声明式的上下文。它不是执行框架，而是知识与上下文层的一个关键组件。我们可以用一个类比来理解：
🧠 “心智”
(推理与知识)
LLM + 上下文。`agents.md` 在此扮演项目的“长期记忆”或“操作手册”。
⚡️ “神经系统”
(编排)
代理框架 (如 LangChain, AutoGen) 负责协调推理、感知和行动。
💪 “身体”
(行动与感知)
工具/函数调用 API 是代理与外部世界交互的“手”和“感官”。
开发者角色的转变：从实施者到 AI 编排者
随着 AI 代理承担更多底层实施工作，人类开发者的角色正从代码的直接编写者，转变为更高层次的“AI 编排者”。核心职责将转变为：
高级系统设计
定义架构、模块和接口。
战略决策与目标设定
将业务需求转化为 AI 可执行的任务。
AI 监督与质量保证
审查 AI 产出，确保质量与安全。