AGENTS.md هو ملف من نوع Markdown مُعدّ لتحسين تفاعل أدوات الذكاء الاصطناعي مع مشاريع البرمجة، واعتُبر في 2026 أحد أكثر التحسينات فاعلية التي يمكن إدخالها على أي كود قائم. الفكرة الأساسية وراء AGENTS.md هي تمكين الذكاء الاصطناعي من فهم دقيق للقواعد، والأسلوب، واختبارات الكود، والمتطلبات الأخرى الخاصة بالمشروع، ما يقلل من الأخطاء التخيلية (hallucinations) ويقلل الحاجة إلى التصحيحات في الجلسة الأولى. ببساطة، إنفاق 8 إلى 12 دقيقة لإنشاء ملف AGENTS.md يضمن أن أي وكيل ذكاء اصطناعي يفتح المشروع سيعرف فورًا كيف يكتب الكود، ويختبره، ويُراجعه — دون الحاجة إلى تكرار التعليمات مجددًا. قبل ظهور AGENTS.md، كانت أدوات الذكاء الاصطناعي الشهيرة تتطلب ملفات تكوين منفصلة لكل أداة — مثل JSON أو YAML — ما أدى إلى تكرار المهام، تمايز الإصدارات، وارتباك المطورين الجدد أو الأدوات الجديدة. كانت التعليمات غالبًا ما تصبح قديمة بمرور الوقت، مما يقلل من أداء الوكلاء. في منتصف 2025، تبنت المجتمعات المطورة معيارًا واحدًا: ملف بسيط باسم AGENTS.md يوضع في جذر المشروع. تم اعتماده بسرعة لأنه لا يعتمد على صيغ معقدة — لا Schema، ولا YAML، ولا تركيبات خاصة — فقط نص عادي باللغة العربية أو الإنجليزية يمكن قراءته بسهولة من قبل البشر والوكلاء الذكية على حد سواء. أبرز الأقسام التي تُحدث فرقًا كبيرًا في الأداء: القواعد الأساسية، الأسلوب البرمجي، اختبار الكود، طريقة تقديم التغييرات، والحدود التي لا يجب تجاوزها. إحصائيات من بيانات عامة في أواخر 2025 وحتى يناير 2026 تشير إلى أن المشاريع التي تستخدم AGENTS.md تشهد انخفاضًا ملحوظًا في الأخطاء التخيلية، وتحسنًا في جودة التفاعل مع الذكاء الاصطناعي، وزيادة في كفاءة المطورين. في مثال عملي، مشروع يستخدم SDK الخاص بـ xAI، يحتوي على ملف AGENTS.md يحدد بدقة كيفية استخدام المكتبة، وأسلوب الكتابة، وطريقة الاختبار، وقواعد السلوك. عند تشغيل الكود، يُظهر الذكاء الاصطناعي استجابة دقيقة وموثقة، تُظهر فعالية الملف في توجيه الوكيل. باختصار، AGENTS.md ليس مجرد وثيقة — بل هو نقطة تواصل مركزية بين البشر والذكاء الاصطناعي، يُحول المشروع إلى بيئة ذكية، قابلة للتوسع، وسهلة التفاعل، ويُعدّ خطوة حاسمة نحو بناء أنظمة تطوير برمجية قائمة على الوكالات الذكية.
AGENTS.md هو معيار متطور ظهر في 2025 كأحد أهم التطورات في تطوير البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ويُعدّ حلًا عمليًا وفعالًا لتحسين تفاعل الوكالات الذكية (AI Agents) مع مشاريع الكود. قبل ظهوره، كان يُطلب من كل أداة ذكاء اصطناعي (مثل GitHub Copilot، Cursor، أو Devin) تكوين ملفات تهيئة خاصة بها — مثل ملفات JSON أو YAML — مما أدى إلى تكرار المهام، تباين في الإصدارات، وارتباك للمطورين الجدد أو الأدوات الجديدة. كانت التعليمات غالبًا ما تصبح قديمة بمرور الوقت، مما يقلل من دقة أداء الوكالات. في منتصف 2025، تبنّى المجتمع توحيدًا حول ملف واحد بسيط يُسمى AGENTS.md، يُوضع في جذر المشروع، ويتكون من نص عادي بتنسيق Markdown. الميزة الأبرز فيه أنه يمكن قراءته بسهولة من قبل البشر والذكاء الاصطناعي على حد سواء، دون الحاجة إلى معرفة صيغة معقدة أو مخططات بيانات. يحتوي ملف AGENTS.md على أقسام واضحة تحدد القواعد الأساسية، نمط الكود، طريقة الاختبار، وحدود السلوك، مما يضمن أن أي وكالة ذكية تفتح المشروع فورًا تفهم بيئة العمل بدقة. مثال شائع يشمل تعليمات مثل: استخدام حزمة رسمية فقط (مثل xai_sdk)، تحميل المفاتيح عبر المتغيرات البيئية، تجنب الافتراضات أو الترميز الثابت، وكتابة وثائق واضحة للوظائف العامة. النتائج المبكرة من مشاريع تجريبية في نهاية 2025 وحتى يناير 2026 أظهرت تقليلًا ملحوظًا في الأخطاء الافتراضية (hallucinations) وعدد التعديلات المطلوبة خلال الجلسة الأولى. المطورون الذين أضافوا AGENTS.md أفادوا من تقليل وقت التعلم، وتحسين جودة الكود، وتقليل التوتر الناتج عن تضارب التعليمات. في المشروع التجريبي المذكور، يُستخدم SDK من xAI مع ملف main.py يتفاعل مع نموذج Grok، بينما يوجه AGENTS.md سلوك الوكالة الذكية بدقة: من طريقة الاستيراد إلى نمط الاختبار باستخدام pytest، وحتى كيفية تقديم التحديثات (باستخدام كود مغلف بـ triple backticks مع شرح مسبق). النتيجة النهائية، كما ظهرت في مخرجات التشغيل، هي استجابة دقيقة وواضحة من نموذج Grok تشرح كيف يُحسّن AGENTS.md تطوير البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي من خلال توحيد القواعد، تقليل الأخطاء، وتسريع الإدماج للمشاريع الجديدة. باختصار، إضافة AGENTS.md تستغرق 8 إلى 12 دقيقة فقط، لكنها تُحدث فرقًا جوهريًا في كفاءة العمل مع الذكاء الاصطناعي، وتُصبح جزءًا أساسيًا من أي مشروع حديث يعتمد على الوكالات الذكية.
