今天有個大新聞， OpenAI 和 Google 這兩大巨頭，罕見地聯手了，協同 Factory、Sourcegraph、Cursor 等一眾廠商，共同推出了一個簡單、開放的Agents標準。

背景是，隨著現在 AI 編程 Agent 圈子神仙打架。 為了讓 AI 按項目規范行事，我們的代碼庫里被硬塞進了 ??.cursorrules???, ??AGENT.md???, ??CLAUDE.md?? 等五花八門的配置文件。項目目錄越來越亂，

昨天，來自大廠們聯手推出的 ??AGENTS.md??出來了，目標只有一個： 用一個清晰、統一的文檔，取代所有廠家特定的配置文件，給 AI Agent 一本通用的“項目說明書”。

今天，給家人們分享一下這個 ??AGENTS.md?? 背后的細節。

???README??? 是給人看的，???AGENTS.md??? 是給 AI 看的?

一句話總結 ??AGENTS.md?? 的核心思想，就是這句話。

??AGENTS.md?? 就是一個專門的 Markdown 文件，通常放在代碼倉庫根目錄，它專門收錄那些 人類開發者通常不關心，但 AI Agent 完成任務時卻必不可少 的技術細節和操作指令。

比如：

• 如何精確地安裝依賴、構建和測試項目？
• 代碼風格的具體規則是什么？（單引號還是雙引號，用不用分號）
• 執行哪些驗證步驟才能提交 PR？
• 處理敏感數據和密鑰的安全注意事項。

官方給出的一個 ??AGENTS.md?? 示例如下，可以看到，內容非常直白，就是一系列的指令和規則清單：

# Sample AGENTS.md file

## Dev environment tips
- Use `pnpm dlx turbo run where <project_name>` to jump to a package instead of scanning with `ls`.
- Run `pnpm install --filter <project_name>` to add the package to your workspace so Vite, ESLint, and TypeScript can see it.
- Use `pnpm create vite@latest <project_name> -- --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 <project_name>` 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 "<test name>"`.
- Fix any test or type errors until the whole suite is green.
- After moving files or changing imports, run `pnpm lint --filter <project_name>` 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: [<project_name>] <Title>
- Always run `pnpm lint` and `pnpm test` before committing.

對于大型項目（Monorepo），??AGENTS.md?? 還支持 嵌套。你可以在重要的子目錄里也放一個 ??AGENTS.md??，Agent 會自動讀取離當前任務最近的那個文件，實現更精細化的指導。

OpenAI 說，他們自己的主代碼庫里，目前就包含了 88 個??AGENTS.md?? 文件。

我們真的需要一個新的文件嗎？

給大模型提供一個專屬文件，核心邏輯是 人和 AI 的需求、理解方式和溝通模式存在根本差異。

比如，在 ??AGENTS.md?? 中，可以用 千萬不要xxx，這樣直白且粗暴的指令。AI 需要這種明確的規則。

但如果把這種話寫在README里，可能會被人xxx。

同時一個高度精煉的文檔，可以讓上下文成本更低、且具備更多的隱藏上下文。

所以，答案是，我們需要一個新的文件，但是如果巨頭們能統一一下，確實項目庫會干凈不少~

AI 正在倒逼我們規范文檔協作

一個新的共識： ??AGENTS.md?? 正在巧妙地讓開發者們開始認真編寫和維護文檔。

過去，寫文檔常常被視為一項枯燥且回報周期長的工作。很多開發者懶得寫，因為他們知道，壓根沒人會去讀文檔。

而現在，情況完全不同了。

對于 Agent 而言，只要你把規則寫進 ??CLAUDE.md?? 一次，在一周內就會被上千個 Agent 實例讀取。

這變成了編寫文檔的巨大的動力。

為 AI Agent 寫文檔，回報是即時且確定的——Agent 會 嚴格遵守 你的每一條指令。

最后

大廠們攜手促進 ??AGENTS.md?? 的誕生，正是生態在走向標準化的一個信號！

上一個正面例子，就是llms.txt。

從人的世界，到人機協作的世界。信息不僅需要讓人理解，還要讓機器理解！

本文轉載自???探索AGI???，作者：獼猴桃