Một nghiên cứu gần đây của các nhà nghiên cứu từ Đại học Quản lý Singapore, Đại học Heidelberg, Đại học Bamberg và King’s College London đã chứng minh rằng các tệp AGENTS.md cải thiện đáng kể hiệu quả của các tác nhân lập trình AI. Được công bố trên arXiv, nghiên cứu cho thấy các tệp cấu hình này, hiện được sử dụng trong hơn 60.000 kho lưu trữ GitHub, giảm thời gian chạy của tác nhân AI xuống 28,64% và giảm số lượng token đầu ra xuống 16,58%. Nghiên cứu bao gồm các thí nghiệm với OpenAI Codex trên 124 pull request trong 10 kho lưu trữ, so sánh hiệu suất có và không có AGENTS.md. Kết quả cho thấy thời gian chạy trung bình giảm từ 98,57 giây xuống còn 70,34 giây và số lượng token đầu ra trung bình giảm từ 2.925 xuống còn 2.440, mà không ảnh hưởng đến việc hoàn thành nhiệm vụ. Nghiên cứu đề xuất rằng các tệp AGENTS.md biến hướng dẫn tác nhân thành các tài liệu có thể kiểm soát phiên bản và xem xét được, khuyến nghị việc áp dụng chúng như một thực hành tiêu chuẩn. Tuy nhiên, hạn chế của nghiên cứu bao gồm chỉ thử nghiệm với OpenAI Codex và tập trung vào các pull request nhỏ.