当团队开始用 AI 协助写程序，很快就会遇到同一个烦恼：每次都要重新交代一次同样的规矩，例如用哪一个框架、测试要点跑、程序风格有什么要求。换了另一个工具、另一位同事，又要再讲一次。二零二六年逐渐成形的一个标准，正正针对这个痛点，它叫 AGENTS.md。本文会说明它是什么、应该写什么、为何短时间内成为事实标准，以及非纯技术团队也能从中得到的启示。
AGENTS.md 是什么
AGENTS.md 是放在专案根目录的一个纯文字（Markdown）档案，作用是「讲给 AI 听」：这个专案怎么建置、怎么测试、改动时要遵守什么规矩。它由人手撰写，内容是 AI 编程助手要有效工作时，最起码需要知道的背景资讯。你可以把它理解为一份专门写给 AI 看的说明书，放在一个固定、可预期的位置，任何看得懂它的 AI 工具，一打开专案就即刻受惠。
它和 README 有什么分别
两者最大的分别，在于读者不同。README 是写给人看的，解释这个专案是什么、如何开始。AGENTS.md 则是写给 AI agent 看的，聚焦在建置指令、测试指令、程序风格惯例、测试框架、架构决定，以及其他 AI 要动手时必须知道的细节。把「给人看」与「给 AI 看」的内容分开，好处是两边都保持清晰，不会为了迁就 AI 而令 README 变得又长又乱，也不会令 AI 在一堆面向人的说明里摸不着重点。
里面应该写什么
AGENTS.md 没有硬性格式，也不需要安装任何工具，但大部分专案都会包含几个常见段落：专案概览、建置与测试指令、程序风格、测试说明、安全注意事项，以及提交（commit）或合并请求（PR）的规则。以建置与测试为例，你可以直接列出实际指令，例如安装、开发、只跑改动过的测试、只检查改动过的部分等，让 AI 照着做，而不是靠猜。重点是写得具体、可执行，因为越明确的指示，AI 越少出错。
大型专案：多个档案与「就近优先」
对于一个仓库里放多个子专案的大型结构（monorepo），AGENTS.md 支援「巢状」摆放：根目录放一份通用规矩，各个子套件（例如 api、web）再各自放一份专属的。AI 会读取目录树中最接近的那一份，也就是「就近者优先」，于是每个套件都可以带自己的指示，而不会互相冲突。这种设计相当实用，以 OpenAI 自己的主要仓库为例，在标准官网撰写时就已经放了八十八个 AGENTS.md 档案，一个套件一份。
为何短时间内成为事实标准
AGENTS.md 之所以迅速普及，关键在于「一次撰写、处处通用」。截至二零二六年中，它已被超过六万个开源专案采用，并获得三十多个 AI 工具支援，包括 OpenAI Codex、Cursor、GitHub Copilot、Gemini CLI 等主流编程助手。换言之，你不需要为每一款工具各写一套规矩，写一份 AGENTS.md，大家都跟。治理层面上，这个标准已交由 Linux Foundation 辖下的 Agentic AI Foundation 管理，而该机构同时也是 MCP（模型上下文协定）的维护方，代表它有稳定、中立的长远发展基础，而非依赖单一公司。
对团队的启示
就算你不是工程团队，AGENTS.md 背后的思路同样值得借镜：与其每次口头重复交代，不如把团队的规矩、惯例与做事标准，写成一份 AI 能读、能跟的文件，放在固定位置。这样无论换工具、换同事，AI 的产出都会一致，减少来回校正的时间。这正是「把知识沉淀成可重用资产」的实践，也是让 AI 真正融入日常运作的第一步。想知道如何为你的公司建立这类 AI 工作规范，并把 AI 助手部署到实际业务流程，欢迎前往 ai.ud.hk 了解 UD 的 AI 员工方案。
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