Eine kürzlich durchgeführte Studie von Forschern der Singapore Management University, der Universität Heidelberg, der Universität Bamberg und des King’s College London hat gezeigt, dass AGENTS.md-Dateien die Effizienz von KI-Programmieragenten erheblich verbessern. Die auf arXiv veröffentlichte Studie zeigt, dass diese Konfigurationsdateien, die mittlerweile in über 60.000 GitHub-Repositorien verwendet werden, die Laufzeit von KI-Agenten um 28,64 % und die Ausgabe-Token um 16,58 % reduzieren. Die Forschung umfasste Experimente mit OpenAI Codex an 124 Pull Requests in 10 Repositorien, bei denen die Leistung mit und ohne AGENTS.md verglichen wurde. Die Ergebnisse zeigten eine Verringerung der mittleren Laufzeit von 98,57 Sekunden auf 70,34 Sekunden und eine Reduktion der mittleren Ausgabe-Token von 2.925 auf 2.440, ohne die Aufgabenerfüllung zu beeinträchtigen. Die Studie legt nahe, dass AGENTS.md-Dateien die Agentensteuerung in versionierte, überprüfbare Artefakte verwandeln und empfiehlt deren Einführung als Standardpraxis. Einschränkungen der Studie sind jedoch, dass nur mit OpenAI Codex getestet wurde und der Fokus auf kleinen Pull Requests lag.