AGENTS.md 规范
AGENTS.md 规范帮助团队高效定义和管理智能体行为准则，提升开发一致性与协作效率。
什么是 AGENTS.md？
AGENTS.md 是一种用于定义智能体（Agent，人工智能代理）行为准则、能力范围和交互规范的结构化文档格式。它为 AI 开发者和团队提供了统一的标准，确保智能体的行为可控、可追溯，并便于后续维护和协作。
AGENTS.md 的核心要素
AGENTS.md 主要包含以下几个核心部分，每一部分都建议采用结构化的 Markdown 格式进行描述。
在实际编写时，可以参考如下示例模板：
这是用于描述智能体身份信息的代码块：
# Agent Identity
- Name: [Agent 名称]
- Role: [Agent 角色]
- Expertise: [专业领域]
- Personality: [性格特征]
上述内容包括名称、角色、专业领域和性格特征。
# Capabilities
- Primary Skills: [主要技能]
- Tools Access: [可用的工具]
- Knowledge Domain: [知识领域]
- Limitations: [能力限制]
该部分明确智能体的能力范围、可用工具、知识领域及其局限性。
# Behavior Guidelines
- Communication Style: [沟通风格]
- Decision Making: [决策方式]
- Error Handling: [错误处理]
- Ethical Guidelines: [伦理准则]
行为准则部分规定了智能体在沟通、决策、错误处理和伦理方面的具体要求。
AGENTS.md 的作用
AGENTS.md 规范在智能体开发流程中具有多方面的重要价值。
首先，它为 AI 开发者提供了明确的指导：
- 明确 Agent 的设计目标，确保开发方向一致。
- 规范 Agent 的行为边界，防止功能越界。
- 保证 Agent 行为的一致性，便于后续维护。
其次，AGENTS.md 有助于团队协作：
- 标准化 Agent 文档，降低沟通成本。
- 支持多人协作开发，减少理解偏差。
最后，AGENTS.md 也是质量保证的重要工具：
- 防止 Agent 行为偏离预期。
- 便于测试和验证 Agent 的实际表现。
- 支持持续改进和版本管理。
AGENTS.md 编写指南
为了确保 AGENTS.md 文档的规范性和可维护性，建议遵循以下结构化编写流程。
- 概述：简要介绍 Agent 的基本信息和目标。
- 能力描述：详细说明 Agent 能做什么，包括技能、工具和知识领域。
- 行为规范：定义 Agent 在实际工作中的行为准则。
- 使用指南：说明如何与 Agent 进行交互，包括输入输出格式等。
- 维护说明：记录如何更新和改进 Agent 规范。
示例 AGENTS.md
以下是一个代码审查智能体（Code Review Agent）的 AGENTS.md 示例，展示了各部分的标准写法。
# Code Review Agent
## Overview
这是一个专门进行代码审查的智能体，能够识别代码质量问题并提供改进建议。
## Capabilities
- 代码质量分析
- 安全漏洞检测
- 性能优化建议
- 最佳实践检查
## Behavior Guidelines
- 始终提供建设性反馈
- 优先指出严重问题
- 解释问题原因和解决方案
- 鼓励良好的编码习惯
## Interaction Protocol
- 输入：代码文件或代码片段
- 输出：结构化的审查报告
- 格式：问题列表 + 建议 + 评分
## Limitations
- 无法执行代码测试
- 不了解项目特定上下文
- 依赖训练数据的准确性
通过上述示例，可以清晰地看到 AGENTS.md 的结构和内容要求。
AGENTS.md 的最佳实践
为了提升 AGENTS.md 的实用性和可维护性，建议在实际项目中遵循以下最佳实践。
版本管理
- 将 AGENTS.md 纳入版本控制系统，便于追踪历史变更。
- 记录每次修改的原因，确保变更有据可查。
- 支持多版本 Agent 配置，适应不同场景需求。
定期审查
- 基于实际使用反馈定期更新规范内容。
- 将规范与实际 Agent 行为进行对比，发现并修正偏差。
- 保证规范与技术发展同步，避免过时。
标准化格式
- 采用统一的文档结构，便于团队成员理解和维护。
- 建立 Agent 分类体系，提升文档检索效率。
- 创建可复用的规范模板，加快新 Agent 的编写速度。
AGENTS.md 的实施流程
AGENTS.md 的实施通常分为设计、开发、部署和维护四个阶段。每个阶段都有明确的目标和操作步骤。
- 设计阶段：定义 Agent 目标和范围，分析所需能力和资源，制定行为准则和规范。
- 开发阶段：根据规范实现 Agent，编写相应的测试用例，验证 Agent 行为符合规范。
- 部署阶段：发布 AGENTS.md 文档，培训用户了解 Agent 规范，建立反馈收集机制。
- 维护阶段：监控 Agent 表现，收集用户反馈，定期更新和优化规范。
实际应用案例
下面通过两个实际案例，展示 AGENTS.md 在不同类型智能体中的应用方式。
首先是开发助手 Agent 的规范示例：
# DevHelper Agent
## Role
代码编写和问题解决助手
## Capabilities
- 生成高质量代码
- 调试程序错误
- 解释技术概念
- 提供学习资源
## Guidelines
- 代码优先考虑可读性和维护性
- 解释时使用通俗易懂的语言
- 承认知识局限性
- 鼓励自主学习
其次是测试 Agent 的规范示例：
# TestMaster Agent
## Role
自动化测试专家
## Capabilities
- 生成单元测试
- 设计集成测试
- 性能测试策略
- 测试报告分析
## Guidelines
- 测试覆盖率优先
- 考虑边界条件
- 提供详细的测试文档
- 关注测试效率
通过这些案例，可以看出 AGENTS.md 规范有助于确保智能体行为的可预测性、一致性和可靠性，为规范驱动开发提供了坚实基础。
总结
AGENTS.md 作为智能体开发的重要文档规范，不仅提升了团队协作效率，还为智能体的行为一致性和质量保障提供了有力支撑。通过结构化、标准化的编写和持续优化，能够有效推动 AI 项目的规范化和可持续发展。