AGENTS.md配置文件显著提升AI编程代理效率

研究团队基于10个GitHub仓库的124个已合并代码请求（PR），在不超过100行改动的范围内，对OpenAI Codex（gpt-5.2-codex）进行了配对实验。结果显示，在引入AGENTS.md后，中位数运行时间从98.57秒降至70.34秒，降幅达28.64%；中位数输出token由2,925下降至2,440，减少16.58%。任务完成行为未见显著差异（Wilcoxon符号秩检验，p < 0.05）。

配置文件推动AI指导标准化

AGENTS.md作为存放在代码仓库根目录的指令文件，定义了项目架构、构建命令、编码规范与操作约束，将AI Agent的指导从临时提示词升级为可版本控制、可审查、支持协作维护的配置工件。研究建议将其作为开发流程中的标准实践推广。

研究局限性与未来方向

当前研究仅针对单一模型OpenAI Codex，样本集中于小规模代码变更，且未开展全面的代码正确性验证。后续需扩展至多模型、大规模变更及质量评估场景，以进一步验证其普适价值。