Исследование: файл AGENTS.md позволяет сократить время работы AI-агента на 29%, а количество выводимых токенов — на 17%

Согласно новостям BlockBeats от 3 марта, по данным 1M AI News, исследовательские команды из Сингапурского университета менеджмента, Гейдельбергского университета, Университета Бамберга и Королевского колледжа Лондона впервые опубликовали статью по arXiv, количественно оценивая влияние AGENTS.md на уровне склада на эффективность программных агентов ИИ. AGENTS.md — это файл инструкций, хранящийся в корневом каталоге репозитория кода для объяснения архитектуры проекта, команд сборки, спецификаций кода и операционных ограничений для AI Agents, аналогично CLAUDE.md Anthropic Claude Code и copilot-instructions.md GitHub Copilot, и был принят более чем 60 000 репозиториев GitHub.

Исследовательская группа провела парные эксперименты с использованием OpenAI Codex (gpt-5.2-codex) на 124 объединённых PR в 10 репозиториях (ни один из которых не имел более 100 строк изменений кода), выполняя их в обоих AGENTS.md условиях. Результаты показывают AGENTS.md что медианное время выполнения сокращается с 98,57 секунды до 70,34 секунды (снижение на 28,64%), а медианный выходной токен уменьшается с 2 925 до 2 440 (снижение на 16,58%) без значимой разницы в поведении при выполнении задачи (Wilcoxon signed-rank test, p). < 0.05）。

Исследователи отметили, что AGENTS.md изменили руководство агента с «эфемерных подсказок» на «артефакты конфигурации, которые версионированы, подлежат проверке и поддерживаются совместно», и предложили командам разработчиков включить их в репозиторий как стандартную практику. С точки зрения ограничений, исследование тестировало только единого агента OpenAI Codex, выборка ограничивалась небольшими PR и не проводила комплексную оценку корректности кода.