AGENTS.md ist ein standardisierter, in der Mitte des Jahres 2025 entstandener Konvention, der sich innerhalb der Entwicklergemeinschaft schnell zu einem zentralen Bestandteil moderner Codebasen entwickelt hat – besonders in Projekten, die regelmäßig mit KI-Coding-Tools arbeiten. Das Dokument ist eine einfache, im Stammverzeichnis eines Repositories platzierte Markdown-Datei, die allen AI-Agenten, die auf den Code zugreifen, klare, konsistente und automatisch interpretierbare Anweisungen liefert. Ziel ist es, die Kommunikation zwischen Mensch und KI zu optimieren, indem alle Regeln für Code-Stil, Testpraktiken, API-Nutzung, Sicherheitsgrenzen und Entwicklungsworkflow in einem einzigen, leicht lesbaren Format zusammengefasst werden. Vor AGENTS.md waren Entwickler gezwungen, für verschiedene KI-Tools wie GitHub Copilot, Cursor, Tabnine oder CoPilot X jeweils separate Konfigurationsdateien (z. B. JSON, YAML) zu pflegen – was zu Duplikation, Versionsabweichungen und Verwirrung führte. Neue Teammitglieder oder neue KI-Tools mussten oft mühsam nach den „wahren“ Regeln suchen, was die Effizienz beeinträchtigte. AGENTS.md löst dieses Problem durch eine einheitliche, menschenlesbare, aber auch AI-interpretierbare Spezifikation. Es setzt sich durch, weil es keine komplexen Syntaxregeln erfordert, keine speziellen Parser braucht und direkt in die Dokumentation integriert werden kann. Typische Abschnitte umfassen Core Rules (z. B. Nutzung offizieller SDKs, Umgebungsvariablen), Code Style (Typ-Hints, klare Funktionennamen), Testing (pytest, Testordner), Änderungsvorschläge (vollständiger Code mit Erklärung) und klare Grenzen (keine Hardcoding von API-Schlüsseln). Studien aus dem Jahr 2025 bis Januar 2026 zeigen, dass Projekte mit AGENTS.md signifikant weniger Halluzinationen und Korrekturen in der ersten Sitzung aufweisen. Entwickler berichten, dass die Onboarding-Zeit für neue KI-Agenten drastisch sinkt und die Qualität der KI-generierten Codeänderungen deutlich steigt. Ein Beispielprojekt mit dem xAI SDK demonstriert dies: Eine main.py-Datei nutzt den offiziellen Client, während AGENTS.md präzise definiert, welche Modelle verwendet werden dürfen, wie die API-Key-Verwaltung funktioniert und wie Tests durchgeführt werden sollen. Die Ausführung liefert eine konsistente, präzise Antwort von Grok, die direkt aus den in AGENTS.md definierten Regeln abgeleitet ist. Industrieexperten wie Cobus Greyling, Chief Evangelist bei Kore.ai, sehen in AGENTS.md einen Meilenstein für die Entwicklung agenter, selbstständiger Software-Entwicklungssysteme. Es markiert den Übergang von punktuellen KI-Unterstützungen hin zu integrierten, dokumentierten, nachhaltigen Entwicklungsparadigmen. Die Einführung von AGENTS.md hat nicht nur die Effizienz gesteigert, sondern auch die Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit von KI-gestützten Projekten ermöglicht. Unternehmen, die es implementieren, berichten von schnelleren Iterationen, weniger Bugs und einer höheren Akzeptanz von KI-Code in der Produktion. AGENTS.md ist damit nicht nur ein Tool, sondern ein kultureller Wendepunkt in der Softwareentwicklung – ein gemeinsamer Nenner für Mensch und Maschine.