研究：AGENTS.mdファイルにより、AIプログラミングエージェントの実行時間が29％短縮され、出力トークンが17％減少しました。

1M AI ニュースによると、シンガポール経営大学、ハイデルベルク大学、バンベルク大学、およびロンドンキングスカレッジの研究チームが、arXiv に論文を投稿しました。この論文では、AGENTS.md というリポジトリレベルの設定ファイルが AI プログラミングエージェントの効率に与える影響を初めて定量化しています。AGENTS.md は、コードリポジトリのルートディレクトリに配置される指示ファイルであり、プロジェクトのアーキテクチャ、ビルドコマンド、コーディング規約、および操作上の制約を AI エージェントに説明するために使用されます。これは、Anthropic Claude Code の CLAUDE.md や GitHub Copilot の copilot-instructions.md に類似しており、現在 6 万を超える GitHub リポジトリで採用されています。

研究チームは、10 つのリポジトリ内の 124 件のマージ済 PR（コード変更がすべて 100 行未満）で、OpenAI Codex（gpt-5.2-codex）を使用してペアリング実験を行いました。AGENTS.md ありとなしの 2 つの条件でそれぞれ実行しました。その結果、AGENTS.md が存在する場合、メディアン実行時間が 98.57 秒から 70.34 秒に減少しました（28.64% の低下）、メディアン出力トークンが 2,925 から 2,440 に減少しました（16.58% の低下）、タスク完了動作には顕著な差が見られませんでした（Wilcoxon の符号順位検定、p <0.05）。

研究者は、AGENTS.md がエージェントガイダンスを「短いヒントワード」から「バージョン管理、レビュー可能、協力メンテナンスの構成アーティファクト」に変え、開発チームにこれをリポジトリに標準的なプラクティスとして取り入れることを提案しています。研究の制限としては、この研究が OpenAI Codex の単一エージェントのみをテストし、サンプルが小規模な PR に限定されているため、包括的なコードの正確性評価が行われていないことが挙げられます。