Um estudo recente realizado por pesquisadores da Singapore Management University, da Universidade de Heidelberg, da Universidade de Bamberg e do King’s College London demonstrou que os arquivos AGENTS.md melhoram significativamente a eficiência dos agentes de programação de IA. Publicado no arXiv, o estudo revela que esses arquivos de configuração, agora usados em mais de 60.000 repositórios no GitHub, reduzem o tempo de execução dos agentes de IA em 28,64% e os tokens de saída em 16,58%. A pesquisa envolveu experimentos com o OpenAI Codex em 124 pull requests distribuídos em 10 repositórios, comparando o desempenho com e sem AGENTS.md. Os resultados mostraram uma diminuição no tempo médio de execução de 98,57 segundos para 70,34 segundos e uma redução nos tokens médios de saída de 2.925 para 2.440, sem afetar a conclusão das tarefas. O estudo sugere que os arquivos AGENTS.md transformam a orientação dos agentes em artefatos controlados por versão e revisáveis, recomendando sua adoção como prática padrão. No entanto, as limitações do estudo incluem testes apenas com o OpenAI Codex e um foco em pull requests pequenos.