研究：AGENTS.mdファイルはAIプログラミングエージェントの実行時間を29％短縮し、出力トークンを17％削減できる

BlockBeatsの報道によると、3月3日、1M AI Newsの情報によると、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、ロンドン王立協会の研究チームがarXivに論文を発表し、倉庫レベルの設定ファイルAGENTS.md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的に評価しました。AGENTS.mdは、コードリポジトリのルートディレクトリに置かれる指示ファイルで、AIエージェントにプロジェクト構造、ビルドコマンド、コーディング規範、操作制約を説明するもので、Anthropic Claude CodeのCLAUDE.mdやGitHub Copilotのcopilot-instructions.mdに似ています。現在、6万以上のGitHubリポジトリで採用されています。

研究チームは、10のリポジトリにおいて、マージ済みのPR124件（コード変更は100行以内）に対して、OpenAI Codex（gpt-5.2-codex）を用いたペアプログラミング実験を行い、AGENTS.mdの有無の2条件で実行しました。結果、AGENTS.mdがある場合、中央値の実行時間は98.57秒から70.34秒に短縮され（28.64%の削減）、中央値の出力トークン数は2,925から2,440に減少（16.58%の削減）、タスク完了の挙動に有意な差は見られませんでした（Wilcoxon符号付順位検定、p < 0.05）。

研究者は、AGENTS.mdによりエージェントの指導が「一時的なプロンプト」から「バージョン管理、レビュー可能、協力的なメンテナンスが可能な設定資産」へと変化すると指摘し、開発チームに対してこれを標準的な実践としてリポジトリに組み込むことを推奨しています。ただし、今回の研究はOpenAI Codexの単一エージェントのみを対象とし、サンプルは小規模なPRに限定されており、コードの正確性についての全面的な評価は行われていません。