关于AGENTS.md文件对AI编码智能体效率的影响

诸如Codex和Claude Code之类的AI编码智能体正越来越多地被用于自主地为软件仓库做出贡献。然而，关于仓库级配置工件如何影响智能体的运行效率，人们知之甚少。在本文中，我们研究了AGENTS$.$md文件对在GitHub拉取请求上运行的AI编码智能体的运行时间和令牌消耗的影响。我们分析了10个仓库和124个拉取请求，在两种条件下执行智能体：有和没有AGENTS$.$md文件。我们在智能体执行期间测量挂钟执行时间和令牌使用量。我们的结果表明，AGENTS$.$md的存在与较低的中位运行时间（$\Delta 28.64$%）和减少的输出令牌消耗（$\Delta 16.58$%）相关，同时保持了可比较的任务完成行为。基于这些结果，我们讨论了在实践中配置和部署AI编码智能体的直接影响，并概述了一个更广泛的研究议程，探讨仓库级指令在塑造AI编码智能体在软件开发工作流程中的行为、效率和集成方面的作用。