Nghiên cứu: Tập tin AGENTS.md giảm thời gian chạy của Agent lập trình AI điều chỉnh 29%, giảm lượng token đầu ra 17%

Theo tin tức từ 1M AI, một nhóm nghiên cứu của Đại học Quản lý Singapore, Đại học Heidelberg, Đại học Bamberg và Đại học Vương Quốc Luân Đôn đã công bố một bài báo trên arXiv, đánh giá lượng hóa lần đầu tiên ảnh hưởng của tệp cấu hình cấp kho AGENTS.md đối với hiệu suất của AI Programming Agent. AGENTS.md là một loại tệp hướng dẫn được lưu trữ ở thư mục gốc của kho mã nguồn, được dùng để hướng dẫn AI Agent về cấu trúc dự án, lệnh xây dựng, quy tắc mã hóa và ràng buộc hoạt động, tương tự như CLAUDE.md của Anthropic Claude Code và copilot-instructions.md của GitHub Copilot, hiện đã được hơn 60,000 kho GitHub áp dụng.

Nhóm nghiên cứu đã sử dụng OpenAI Codex (gpt-5.2-codex) trong thử nghiệm đôi trên 124 PR được hợp nhất (với thay đổi mã không vượt quá 100 dòng) từ 10 kho, chạy dưới hai điều kiện có và không có AGENTS.md. Kết quả cho thấy, thời gian chạy trung vị giảm từ 98,57 giây xuống còn 70,34 giây (giảm 28,64%), số token đầu ra trung vị giảm từ 2,925 xuống còn 2,440 (giảm 16,58%), và không có sự khác biệt đáng kể trong hành vi hoàn thành nhiệm vụ (Kiểm định Wilcoxon signed-rank, p <0,05).

Các nhà nghiên cứu chỉ ra rằng AGENTS.md đã biến hướng dẫn Agent từ "gợi ý tồn tại ngắn hạn" thành "tài liệu cấu hình đang được kiểm soát phiên bản, khả năng xem xét, và được bảo trì cộng tác," và đề xuất rằng nhóm phát triển nên tích hợp nó như một thực hành tiêu chuẩn vào kho mã nguồn. Về hạn chế, nghiên cứu này chỉ thử nghiệm với một Agent duy nhất của OpenAI Codex, mẫu mẻ giới hạn trong PR quy mô nhỏ, và chưa tiến hành đánh giá độ chính xác mã nguồn toàn diện.