Une étude récente menée par des chercheurs de la Singapore Management University, de l'Université de Heidelberg, de l'Université de Bamberg et du King’s College de Londres a démontré que les fichiers AGENTS.md améliorent significativement l'efficacité des agents de programmation IA. Publiée sur arXiv, l'étude révèle que ces fichiers de configuration, désormais utilisés dans plus de 60 000 dépôts GitHub, réduisent le temps d'exécution des agents IA de 28,64 % et le nombre de tokens de sortie de 16,58 %. La recherche a impliqué des expériences avec OpenAI Codex sur 124 pull requests réparties dans 10 dépôts, comparant les performances avec et sans AGENTS.md. Les résultats ont montré une diminution du temps d'exécution médian de 98,57 secondes à 70,34 secondes et une réduction du nombre médian de tokens de sortie de 2 925 à 2 440, sans affecter l'achèvement des tâches. L'étude suggère que les fichiers AGENTS.md transforment la guidance des agents en artefacts contrôlés par version et révisables, recommandant leur adoption comme pratique standard. Cependant, les limites de l'étude incluent le fait qu'elle a été testée uniquement avec OpenAI Codex et qu'elle se concentre sur de petites pull requests.