AGENTS.md 是 2025 年底至 2026 年初在开发者社区中迅速流行起来的一项实践，被认为是使用 AI 编程工具时对代码库最实用的升级之一。它的核心理念是：当 AI 代理（Agent）进入一个项目时，能够通过一个统一的文件自动理解项目的规则、编码风格、测试要求、审查标准等关键参数，从而显著减少错误和反复修改。 在 AGENTS.md 出现之前，主流 AI 编程工具（如 GitHub Copilot、Cursor、Tabnine 等）通常各自需要独立的配置文件，导致项目中出现多个格式各异、内容重叠的配置文件（如 JSON、YAML），容易引发版本不同步、规则混乱、新成员难以快速上手等问题，且配置常因未及时更新而失效，影响 AI 代理的长期表现。 而 AGENTS.md 的出现改变了这一局面。自 2025 年中起，社区逐渐统一采用一种标准：将一个名为 AGENTS.md 的纯 Markdown 文件放在项目根目录下。这种格式简单直观，无需特殊语法，人类和 AI 都能轻松阅读和理解。 一个典型的 AGENTS.md 文件通常包含以下几部分：核心规则（如使用官方 SDK、API 密钥加载方式）、编码风格（如使用 Python 3.10+、添加类型注解和文档字符串）、测试规范（如使用 pytest、测试文件放在 tests/ 目录）、代码修改建议格式（如完整输出文件内容、使用三重反引号标注语言）、以及行为边界（如禁止硬编码密钥、禁止在代码中写 pip install 命令）。 实践表明，添加 AGENTS.md 后，开发者普遍反馈 AI 生成的代码更准确，错误率明显下降，首次使用时的“幻觉”现象大幅减少。只需花费 8 到 12 分钟编写该文件，所有后续接入的 AI 代理便能“即刻理解”项目规范，无需重复说明。 例如，在一个使用 xAI SDK 的项目中，通过 AGENTS.md 明确指定使用 grok-4 模型、规范导入方式、测试流程和输出格式，AI 代理能精准执行任务，输出结果更符合项目实际需求。 总之，AGENTS.md 不仅提升了 AI 编程效率，还推动了项目规范化与可维护性，已成为现代 AI 驱动开发中不可或缺的基础设施。