연구: AGENTS.md 파일은 AI 프로그래밍 에이전트의 실행 시간을 29% 단축하고 출력 토큰을 17% 줄일 수 있습니다.

1M AI News에 따르면，싱가포르 경영대학, 하이델베르크 대학, 밤베르크 대학, 그리고 런던 킹스 칼리지의 연구팀이 arXiv에 논문을 발표했으며, 이 논문은 AGENTS.md라는 레포지토리 수준 설정 파일이 AI 프로그래밍 에이전트 효율에 미치는 영향을 최초로 양적평가했다. AGENTS.md는 코드 레포지토리의 루트에 위치한 지시 파일로, 프로젝트 아키텍처, 빌드 명령어, 코딩 규칙 및 작업 제약을 AI 에이전트에게 설명하기 위해 사용된다. 이는 Anthropic의 CLAUDE.md나 GitHub Copilot의 copilot-instructions.md와 유사한데, 현재 6만 개 이상의 GitHub 레포지토리에서 채택되고 있다.

연구팀은 10개의 레포지토리에서 합병된 124개 PR(각각의 코드 변경량이 100줄을 초과하지 않음)에 대해 OpenAI Codex(gpt-5.2-codex)를 사용하여 짝지은 실험을 진행했으며, AGENTS.md가 있는 경우와 없는 경우 각각 실행했다. 결과는 AGENTS.md가 존재할 때 중위 실행 시간이 98.57초에서 70.34초로 감소(28.64% 감소), 중위 출력 토큰이 2,925에서 2,440까지 감소(16.58% 감소)하며, 작업 완료 행동에는 유의미한 차이가 없었다(Wilcoxon 부호 순위 검정, p <0.05).

연구자들은 AGENTS.md가 에이전트 가이드를 "일회성 단서"에서 "버전 관리, 검토 가능, 협업 유지보수가 가능한 설정 유물"로 변화시킨다고 언급했으며, 개발 팀에게 해당 사항을 레포지토리에 표준 사례로 채택할 것을 제안했다. 그러나 이 연구의 한계는 OpenAI Codex의 단일 에이전트만을 테스트했고, 샘플은 소규모 PR에 제한되었으며, 완전한 코드 정확성 평가가 이루어지지 않았다.