文章目录

• 一、为什么需要 AGENTS.md：README 已经不够用了
• 二、AGENTS.md 是什么：给 AI 的专属 README
• 三、从 0 到 1：在你的项目里写一个高质量的 AGENTS.md
• 四、让 AI 工具真正用起来：各类 Agent / IDE 的配置方式
• 五、大型 monorepo 与复杂项目：如何用 AGENTS.md 做精细化管理
• 六、一个完整实战：让 AI 自主修复失败测试
• 七、AGENTS.md 带来的长远价值：标准化 AI 协作的基础设施
• 八、如何在你的团队中推进 AGENTS.md
• 九、 GitHub地址

一、为什么需要 AGENTS.md：README 已经不够用了

近年来，GitHub Copilot、Cursor、Devin、Claude Code、Gemini CLI 等 AI 编码工具快速普及，从代码补全、单文件修复，发展到能够跑完完整开发闭环的智能 Agent。然而，许多团队在实际使用中常遇到几个典型痛点：

• 同一指令在不同项目里行为表现截然不同
• AI 不会使用项目约定的脚本，而是随意乱跑命令
• 修复完 bug 后没有运行测试就直接改动代码
• PR 标题格式混乱，CI 也经常被“玩坏”

根本原因在于：AI 对项目上下文的了解极其有限。

传统的 README.md 主要服务于人类开发者：内容冗长，充斥背景介绍、徽章、Logo、贡献指南等；很多信息对 AI 来说属于“噪音”，缺乏可执行性；真正关键的“如何运行测试”“如何部署”“提交规范”等往往分散在多个文件或 wiki 中。

结果就是：AI 像一位刚入职的新同事，却没人给 TA 入职手册。

AGENTS.md 的设计目标，正是为 AI 提供一份专用的、可执行的、结构化的“项目操作说明书”，让 AI 清楚：该项目应在什么环境下运行、出了问题要执行哪些命令、修改代码前后需要做哪些验证、提交代码时应遵守什么样的协作流程。

这也解释了为何 AGENTS.md 已被超过 60,000 个开源项目采纳，覆盖 Apache Airflow、Temporalio SDK-Java、PlutoLang 等知名项目，并被多家 AI 工具厂商纳入生态。

二、AGENTS.md 是什么：给 AI 的专属 README

从形式上看，AGENTS.md 就是项目里的一个 Markdown 文件：放在仓库根目录（或某个子目录），文件名固定为 AGENTS.md。

从作用上看，它有三个关键定位：

• 面向对象是 AI 编码 Agent，而不是人类开发者
• 核心内容是“可执行的项目操作指令”，而非背景介绍
• 强调结构化与简洁，便于机器快速解析并应用

目前 AGENTS.md 的开源仓库托管在 GitHub，由 Agentic AI Foundation 在 Linux 基金会旗下维护，背后参与的生态包括 OpenAI Codex、Amp、Google Jules、Cursor 等团队，确保规范的开放与中立。

2.1 AGENTS.md 重点包含三类信息

AGENTS.md 不追求“写得多”，而是强调“写得对、写得可执行”。在实际项目中，通常会重点覆盖这三块：

1. 开发环境配置（Dev environment）

   • 如何安装依赖（如 pnpm install、poetry install 等）
   • 推荐使用的工具（如包管理器、脚手架、代码生成工具）
   • 如何选择正确的工作目录或子包

2. 测试流程与质量保障（Testing instructions）

   • 运行完整测试的命令
   • 运行某个子模块测试的命令
   • Lint / Type check / Format 的命令
   • 出现错误时的修复要求（必须测通 / 必须无 lint 报错等）

3. 协作规则与 PR 规范（PR instructions）

   • PR 标题格式（是否包含模块前缀、工单号等）
   • 提交前必须执行的检查（测试、lint 等）
   • 对提交粒度、commit message 的简要约束

这些信息对于熟悉项目的开发者而言大多是“心照不宣的约定”，但对 AI 来说却是执行动作的硬前提。

2.2 面向多种场景与语言

AGENTS.md 设计为“语言无关、框架无关”的轻量规范，目前已在以下几个维度上被广泛采用：

• 语言：Python、Java、C++、TypeScript、Go 等
• 项目形态：单体仓库、小型服务、微服务群、大型 monorepo
• 场景：开源项目、企业内部项目、实验性研究仓库

同时，它与 Phoenix、Kilo Code、Windsurf、Semgrep、Aider、GitHub Copilot、Gemini CLI 等主流 AI 编码 Agent 和工具兼容，成为“跨工具共享的项目标准接口”。

三、从 0 到 1：在你的项目里写一个高质量的 AGENTS.md

如何在项目中新增 AGENTS.md，并把它写得既好用又能真正提升 AI 协作体验。

3.1 第一步：创建文件与放置位置

在项目根目录下创建文件（以类 Unix 环境为例）：

cd /path/to/your/project
touch AGENTS.md

对于大型 monorepo，还可以在每个子项目目录下放一个独立的 AGENTS.md，AI Agent 一般会优先读取“最近”的那个文件：靠近当前文件路径的 AGENTS.md 优先，其次才是更上层目录的文件。

3.2 第二步：写一个可用的基础版本

下面是官方推荐的一个示例模板，偏前端 / Node.js monorepo 场景，你可以在此基础上做裁剪和本地化。

# Dev environment tips
- Use `pnpm dlx turbo run where ` to jump to a package instead of scanning with `ls`.
- Run `pnpm install --filter ` to add the package to your workspace so Vite, ESLint, and TypeScript can see it.
- Use `pnpm create vite@latest -- --template react-ts` to spin up a new React + Vite package with TypeScript checks ready.
- Check the name field inside each package's package.json to confirm the right name—skip the top-level one.

# Testing instructions
- Find the CI plan in the .github/workflows folder.
- Run `pnpm turbo run test --filter ` to run every check defined for that package.
- From the package root you can just call `pnpm test`. The commit should pass all tests before you merge.
- To focus on one step, add the Vitest pattern: `pnpm vitest run -t ""`.
- Fix any test or type errors until the whole suite is green.
- After moving files or changing imports, run `pnpm lint --filter ` to be sure ESLint and TypeScript rules still pass.
- Add or update tests for the code you change, even if nobody asked.

# PR instructions
- Title format: [] 

- Always run `pnpm lint` and `pnpm test` before committing.

在中⽂团队中，可以直接用中文写注释和说明，只要命令本身准确即可，让 Agent 能“复述和执行”这些命令。

3.3 第三步：结合你的技术栈做本地化

不同技术栈、不同组织的开发流程差异巨大，最有价值的 AGENTS.md 一定是结合你团队真实流程做过本地化的版本。

可以考虑增加这些章节：

• 项目概述：一句话介绍项目是什么、主要模块是哪几个
• 代码风格：
  • 强制使用 TypeScript 严格模式
  • 单引号 / 双引号要求
  • 是否允许 any、是否必须加返回类型
• 安全与合规：
  • 哪些配置文件不能改（如生产环境配置）
  • 不能提交到仓库的敏感信息位置
• 部署步骤：
  • 测试环境、预发布环境、生产环境的部署命令
  • 常见部署失败时的排查思路
• 大型数据集 / 模型文件：
  • 本地如何挂载数据集
  • 训练或推理前需要准备的目录与缓存

重要原则是：让 AGENT 能在最少提问的前提下，顺利跑通你团队现在人工会跑的一整套流程。

四、让 AI 工具真正用起来：各类 Agent / IDE 的配置方式

写完 AGENTS.md 只是第一步，接下来需要确保你日常使用的 AI 工具能正确加载它。本节按工具类型给出常见配置方式。

4.1 Aider：显式声明读取 AGENTS.md

Aider 是一款以“对话式协作改代码”为核心的 AI 工具，支持通过配置文件指定额外上下文。

在项目根目录新增配置文件：

touch .aider.conf.yml

写入内容：

read: AGENTS.md

这样，每次在该项目中启动 Aider，它都会把 AGENTS.md 内容作为上下文加载，遵循里面的命令和规范进行操作。

4.2 Gemini CLI：通过 settings.json 指定上下文文件

如果你使用 Google 的 Gemini CLI，可以通过 .gemini/settings.json 配置默认上下文文件。

mkdir -p .gemini && touch .gemini/settings.json

写入：

{
  "contextFileName": "AGENTS.md"
}

此后，使用 Gemini CLI 对项目执行任务时，会自动使用 AGENTS.md 中的规则指导自身行为。

4.3 GitHub Copilot / Cursor / Devin 等：自动扫描项目根目录

许多 IDE 内嵌的 Agent 工具（例如 GitHub Copilot、Cursor、部分 Devin 集成场景）已经默认支持扫描项目根目录下的 AGENTS.md 文件，无需任何额外配置。

在 VS Code 场景中：

• 打开包含 AGENTS.md 的仓库
• 保持 AI 插件（如 Copilot Extension）处于启用状态
• 当你让 AI“修一个测试”“写一个 PR”时，工具会参考 AGENTS.md 的命令和规范生成更符合项目实际的输出

这类集成方式的优势，是一旦规范写好，团队无需做额外推广或培训，新成员和 AI 同时受益。

五、大型 monorepo 与复杂项目：如何用 AGENTS.md 做精细化管理

在单一仓库的小项目里，只有一个 AGENTS.md 已经足够；但在大型 monorepo 中，不同子项目的语言、构建系统、测试策略可能完全不同，一个文件很难覆盖所有。

AGENTS.md 的设计天然支持“嵌套使用”：

• 在仓库根目录放一个“全局” AGENTS.md，写组织级通用规则
• 在每个子项目目录中，再放一个“局部” AGENTS.md，写该子项目的具体命令和规范

AI Agent 在执行与某个子项目相关的任务时：

1. 会优先读取当前目录及上层目录中最近的 AGENTS.md
2. 若找不到，则退回到更上层的文件

例如，有公开信息显示，OpenAI 主仓库已经包含了 88 个 AGENTS.md 文件，分别对应不同模块，实现了非常细粒度的 AI 行为控制。

对于企业内部大型工程，这种做法有几个明显收益：

• 不同业务线可以独立演化自己的开发流程，而不相互干扰
• 中央平台团队只需维护“全局共识”（如安全、合规、代码审查底线）
• 新开子项目时，只要复制一份模板 AGENTS.md 略作修改即可接入 AI

这也让 AGENTS.md 不再只是“一个文件”，而逐渐演化成组织的 AI 协作规范体系。

六、一个完整实战：让 AI 自主修复失败测试

下面用文中提到的一个真实工作流场景，展示 AGENTS.md 在开发过程中的实际效果。

6.1 场景设定

假设你有一个前端 monorepo，某次改动后 CI 报告某个“用户登录”相关测试失败。你希望 AI Agent 自己完成如下工作：

1. 定位失败的测试
2. 修复相关代码
3. 补充或更新必要的测试
4. 确认 lint 与类型检查通过
5. 提交符合规范的 PR

6.2 没有 AGENTS.md 时的典型体验

在没有 AGENTS.md 的情况下，AI 一般会：

• 猜测用什么命令跑测试（如 npm test、yarn test 等）
• 不清楚你是用 Vitest、Jest 还是其他测试框架
• 可能根本不知道你在用 pnpm + TurboRepo
• 修完只跑了局部测试，没有按团队标准跑 lint / type check
• 提交 PR 时标题不符合格式，甚至不跑完整测试就“认为完成”

整套流程需要大量人工纠偏和手把手指示。

6.3 有 AGENTS.md 的完整工作流

在前文给出的 AGENTS.md 示例下，AI Agent 会按如下方式自动工作：

1. 读取 AGENTS.md，知道：
   • 测试命令是 pnpm test
   • 单个包的测试命令是 pnpm turbo run test --filter
   • 聚焦某个测试用例可以用 pnpm vitest run -t ""
2. 执行：

   pnpm vitest run -t "user-login"

   精准定位“用户登录”相关测试失败。
3. 按 AGENTS.md 中约定的代码风格与 TypeScript 严格模式修复问题。
4. 执行：

   pnpm lint --filter 
   pnpm test

   确保 lint 和所有测试都通过。
5. 按 PR 规范生成标题，例如：

   [user-service] 修复用户登录测试失败问题

整个过程中，AI 不需要你告诉它“跑哪个命令”“PR 标题怎么写”“修完要不要跑 lint”，它会自动遵守 AGENTS.md 中写好的团队共识。

七、AGENTS.md 带来的长远价值：标准化 AI 协作的基础设施

从短期看，AGENTS.md 解决的是 AI 介入开发时的“磨合成本”：少问几句、少试几次、少踩几坑。但从中长期看，它更像是团队工程实践的一次“结构化升级”。

7.1 对 AI 的价值

• 明确的指令：不再需要从冗长的 README 和代码中“猜”规则
• 更少的试错：直接跑正确的命令，避免误操作
• 更好的上下文：多级 AGENTS.md 让 AI 对不同子项目有差异化认知

7.2 对开发者与团队的价值

• 把原来散落在 wiki、口口相传的规范，沉淀到一个清晰文件里
• 新人和 AI 共用一套标准，团队行为更一致
• 多工具兼容：不用为不同 AI 工具写不同的“说明书”

目前 AGENTS.md 已被 60,000+ 开源项目与主流 Agent 工具采纳，并由社区和基金会共同演进，有望逐步成为类似 README.md 一样的“项目标配文件”。

八、如何在你的团队中推进 AGENTS.md

如果希望在团队中落地 AGENTS.md，可以参考以下步骤作为实践路线图：

1. 从一个代表性项目开始试点

   • 选择一个大家日常使用 AI 较多的仓库
   • 添加 AGENTS.md，先覆盖“测试 + 提交流程”两块

2. 收集一线开发者反馈

   • 观察 AI 是否更少问问题
   • 看 CI 是否因为“忘跑命令”而失败的情况减少

3. 抽象出组织级模板

   • 将通用部分固化为 AGENTS.md 模板
   • 针对不同语言 / 技术栈做多份模板

4. 在新的项目创建流程中加入 AGENTS.md

   • 新建项目时，自动带上对应模板
   • 与代码规范、Lint、CI 一起，成为项目初始化的一部分

九、 GitHub地址

https://github.com/agentsmd/agents.md