AGENTS.md auf dem Prüfstand: Agentenbriefing oder Tokenfresser
Repository-Kontextdateien gelten vielerorts als Pflicht für den Einsatz von Coding-Agenten. Ein genauer Blick zeigt, warum daraus schnell Ballast werden kann.
(Bild: Vanessa Bahr / iX)
- Dr. Fabian Deitelhoff
Die Datei AGENTS.md ist ein Readme für KI-Agenten: ein fester Ort im Repository, an dem Build‑Schritte, Testkommandos, Tooling, Architekturrichtlinien und Coding-Guidelines speziell für autonome Coding-Agenten beschrieben sind. Die Idee ist, dass Agenten diese Datei früh lesen und dadurch schneller verstehen, wie sie Tests ausführen, den Code strukturieren und welche Konventionen sie beachten müssen.
Anbieter wie OpenAI, Anthropic, GitHub und Qwen bewerben dieses Muster offensiv. Zudem bringen viele Frameworks Kommandozeilenbefehle wie /init mit, die aus einem bestehenden Repository automatisch eine AGENTS.md oder eine ähnliche Datei wie CLAUDE.md generieren. Dadurch hat sich der Standard rasant verbreitet: Im Jahr 2025 waren bereits Zehntausende öffentliche GitHub-Repositorys mit Kontextdateien ausgestattet, und die Tendenz ist steigend. Das AGENTS.md-Repository auf GitHub listet die Vorteile auf und zeigt Beispiele für den Aufbau solch einer Date.
Ein Team an der ETH Zürich hat den Aufbau und die Nützlichkeit der Datei AGENTS.md unter die Lupe genommen. Die Studie „Evaluating AGENTS.md: Are Repository-Level Context Files Helpful for Coding Agents?“ untersucht erstmals systematisch, welchen Effekt solche Dateien auf reale Agentenworkflows haben. Die Forschenden kombinierten dafür zwei Benchmarks: das etablierte SWE‑bench Lite mit 300 Aufgaben aus elf populären Python-Repositorys und das Benchmarktool AgentBench mit 138 Aufgaben aus zwölf weniger bekannten Repos, die alle echte, von Entwicklern geschriebene Kontextdateien enthalten.
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