Schluss mit der Befehlsverwirrung: AGENTS.md und die einheitliche Spezifikationssprache für KI-Agenten ASL

Ob Cursor, Claude Code oder Tools wie Aider und RooCode - verschiedene KI-Programmierwerkzeuge bringen ihre eigene Herangehensweise an die Befehlskonfiguration ein (z. B. die .cursor/rules/undGEMINI.md (usw.) auf den Markt zu bringen. Diese Vielfalt spiegelt das innovative Denken der verschiedenen Teams wider, schafft aber auch einen "Turm zu Babel" der Befehlsökologie, was zu einer erheblichen Fragmentierung führt.

Die Entwickler mussten eine große Anzahl von Konfigurationsdateien in proprietären Formaten lernen und pflegen, um die verschiedenen KI-Tools effektiv durch ihre Aufgaben zu führen. Das Hauptziel dieser Dateien besteht darin, den KI-Programmierwerkzeugen den komplexen Projektkontext, das Domänenwissen und die Verhaltensbeschränkungen klar zu vermitteln. Die Komplexität der Kommunikation wird jedoch dramatisch erhöht, wenn Projekte zwischen verschiedenen Werkzeugen gewechselt werden - eine Befehlsdatei, die für ein Werkzeug erstellt wurde, kann bei einem anderen völlig versagen. Der Mangel an Standardisierung verringert nicht nur die Entwicklungseffizienz, sondern behindert auch die Bildung eines breiteren, interoperablen KI-Agenten-Ökosystems.

Vergleichende Analyse von Agenten-Konfigurationen für AI-Programmierwerkzeuge

Derzeit haben sich KI-Programmierwerkzeuge unabhängig voneinander in drei Hauptrichtungen entwickelt, um das Verhalten von Kodieragenten zu steuern: strukturierte Ansätze, bei denen die Maschinenlesbarkeit im Vordergrund steht, Heuristiken, die sich auf die menschliche Lesbarkeit konzentrieren, und "Personifizierungs"-Ansätze, die komplexe Konfigurationen zu Rollen abstrahieren. Diese drei Ansätze sind nicht absolut überlegen, sondern spiegeln vielmehr die unterschiedlichen Kompromisse wider, die die einzelnen Produkte bei der effizienten Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine eingehen.

Strukturierter Ansatz: Betonung der Maschinenlesbarkeit

Diese Art von Agenten stützt sich auf stark strukturierte Formate wie YAML, JSON oder TOML für die Konfiguration. Dies hat den Vorteil, dass Betriebsparameter, Modellauswahlen und Verhaltensgrenzen genau definiert werden können und eindeutige Anweisungen für den Betrieb des Agenten gegeben werden. Dieser Ansatz ist jedoch unzureichend, wenn es darum geht, subtile natürlichsprachliche Anleitungen wie Codierungsstile oder Architekturprinzipien zu vermitteln.

• Helfer (.aider.conf.yml)Die YAML-Datei wird verwendet, um das Verhalten des Agenten zu verwalten. Sie ermöglicht es den Entwicklern, Modelle zu spezifizieren, Git-Commits zu konfigurieren, Linting-Befehle zu setzen und Testbefehle zu definieren.
• OpenCode (opencode.jsonc)JSONC: Verwendet das JSONC-Format (kommentiertes JSON), um ein robustes und sicheres Konfigurationssystem bereitzustellen. Sein opencode.jsonc Dateien können speziell für verschiedene Agenten modelliert werden, und sensible Informationen lassen sich durch Variablenersetzung flexibel verwalten. Besonders beeindruckend ist das fein abgestufte Berechtigungssystem, das es den Entwicklern ermöglicht, explizite Genehmigungsanforderungen für kritische Operationen wie die Bearbeitung von Dateien oder die Ausführung von Shell-Befehlen festzulegen (z. B. "ask" vielleicht "allow"), was dem Agenten Autonomie verleiht, während die endgültige Kontrolle an den Entwickler zurückgegeben wird.
• Gemini CLI (settings.json, .toml)Ein hybrider strukturierter Ansatz wird demonstriert.settings.json Datei wird zur Konfiguration der Sandbox-Umgebung, des MCP-Servers und anderer zentraler Einstellungen verwendet. Gleichzeitig können die Benutzer die Grundeinstellungen in der Datei .gemini/commands/ Verzeichnis, um die .toml Datei, um benutzerdefinierte Befehle zu definieren, die komplexe Befehle in einfache Aliase kapseln (wie z. B. die /plan), wobei die Strenge der Konfiguration auf Systemebene mit der Flexibilität von Anweisungen auf Benutzerebene in Einklang gebracht wird.

Heuristiken: Vorrang für die menschliche Lesbarkeit

Im Gegensatz zu strukturierten Ansätzen verwenden Heuristiken vorrangig natürliche Sprache (in der Regel über Markdown-Dateien), um Anweisungen zu übermitteln. Dieser Ansatz ist für Menschen leichter zu schreiben und zu verstehen und eignet sich besonders für die Erfassung von qualitativen Richtlinien, die sich nur schwer in Code quantifizieren lassen, wie z. B. Codierungsstil oder Domänenwissen.

• Cursor (.cursor/rules, .mdc)Sein Regelsystem ist eine bewährte Implementierung in Heuristiken. Es verwendet .mdc（Cursor unterstützt verschachtelte Regeln, so dass spezifische Regeln in verschiedenen Unterverzeichnissen eines Projekts definiert werden können, was eine hochgradig kontextabhängige KI-Anleitung ermöglicht.
• Helfer (CONVENTIONS.md)Eine leichtere heuristische Anleitung wird bereitgestellt. Entwickler können eine CONVENTIONS.md Dokument, das Kodierungskonventionen auflistet (z. B. "Preferences for using the httpx"). Unter /read lädt diese Datei in die Sitzung, und der Agent folgt diesen Konventionen, wenn er anschließend auf einfache und effektive Weise Code erzeugt.
• Zed (.rules)Sein eingebauter AI-Agent unterstützt die Platzierung eines .rules Datei. Der Inhalt dieser Datei wird bei jeder Interaktion mit dem Agenten in Form von Anweisungen auf Projektebene eingefügt und bietet eine schnelle Möglichkeit, Persistenzkontext einzubringen.

Persönlichkeitsorientierter Ansatz: rollenbasierte Systeme

Ein dritter Ansatz besteht darin, komplexe Konfigurationen und Anweisungssätze in Personas zu abstrahieren. Dieser Ansatz vereinfacht die Benutzererfahrung durch die Integration von Systemaufforderungen, verfügbaren Tools und Berechtigungen in rollenbasierte Prototypen erheblich. Wenn ein KI-Agent sehr leistungsfähig ist, bietet die Kapselung seiner Fähigkeiten in leicht verständliche Rollen (z. B. "Architekt") ein intuitives mentales Modell für den Benutzer.

• Kilo-Code / RooCodeDiese beiden VS Code-Erweiterungen sind sehr reichhaltig in ihrer Implementierung des Konzepts der "Modi", mit vorgefertigten Funktionen wie dem CodeundArchitectundDebug im Gesang antworten Orchestrator Es gibt verschiedene Modi. Jeder Modus enthält nicht nur spezifische Systemaufforderungen, sondern erhält auch Zugang zu verschiedenen Tools, um sicherzustellen, dass er sich auf bestimmte Aufgaben konzentriert.
• AiderEin vereinfachtes Schemasystem wurde ebenfalls eingeführt, um die codeundask im Gesang antworten architect Drei Modelle.code Modus, ändert der Agent den Code direkt;ask Beteiligen Sie sich an der Diskussion nur in diesem Modus;architect Das Modell verwendet einen zweistufigen Prozess, wobei das "Architekten"-Modell Empfehlungen ausspricht, die dann vom "Redaktions"-Modell in Code umgesetzt werden.
• Claude CodeSeine Sub-Agent-Funktion, die die Definition von Agenten mit spezifischen Namen, Beschreibungen und Toolsets in Markdown-Dateien ermöglicht, ist eine weitere Praxis des Personifizierungsansatzes.

Beschränkungen und Sicherheitsrisiken der bestehenden Mechanismen

Strukturierte Konfigurationen wie YAML bieten die für die maschinelle Ausführung erforderliche Präzision, während unstrukturierte Anweisungen wie Markdown besser geeignet sind, die für die menschliche Zusammenarbeit erforderliche Absicht auszudrücken. Aktuelle Tools neigen dazu, eine Seite zu bevorzugen oder versuchen, die Kluft durch hybride Systeme zu überbrücken, aber es gibt keine universelle Lösung, die beide elegant vereint.

Bei der rasanten Entwicklung der Agent-Funktionen werden Sicherheitsfragen oft übersehen. So wurde beispielsweise eine schwerwiegende Sicherheitslücke in Amp Code gefunden, die es einem Angreifer ermöglichte, die Daten eines Agenten zu verändern. settings.json Konfigurationsdatei, um bösartige Befehle in die Whitelist aufzunehmen und die Ausführung von beliebigem Code zu ermöglichen. Diese Schwachstelle offenbart einen kritischen Design-Fehler: Der Umfang der Operationen eines Agenten ist nicht effektiv vom administrativen Umfang seiner eigenen Konfiguration getrennt. Eine gute Agentenspezifikation sollte nicht nur seine Berechtigungsgrenzen definieren, sondern auch sicherstellen, dass die Spezifikation selbst für den Agenten schreibgeschützt ist, um zu verhindern, dass er sich selbst autorisiert.

AGENTS.md Entstehung von Normen

Um diese Probleme anzugehen, hat die von OpenAI initiierte AGENTS.md Die Spezifikation entstand aus einer grundlegenden Designphilosophie der Einfachheit und Vorhersehbarkeit. Die Spezifikation zielt darauf ab, die Codebasis mit jedem kompatiblen KI-Programmiertool auf standardisierte Weise zu verbinden, indem ein gemeinsames, nicht-proprietäres Format definiert wird.

Einfach und vorhersehbar

Die Wahl des Standardformats Markdown in der Spezifikation war eine bewusste Entscheidung; Markdown hat eine einfache Syntax, die für Menschen leicht zu lesen und zu schreiben, aber auch für Maschinen ausreichend strukturiert ist, um sie zu analysieren. Durch die Einigung auf einen festen Dateinamen AGENTS.md und im Stammverzeichnis des Projekts ablegen, bietet das Protokoll eine klare und vorhersehbare Stammeinschränkung für alle Agenten.

Best Practice Struktur

(tun Sie es einfach) ohne zu zögern AGENTS.md Die Spezifikation selbst ist flexibel, aber die Gemeinschaft hat eine Struktur empfohlener bewährter Verfahren entwickelt, die in der Regel die folgenden Abschnitte enthält:

• Projektübersicht & ArchitekturBeschreiben Sie die Ziele des Projekts, die Kernfunktionalität und den Technologie-Stack, um dem Agenten ein schnelles Makroverständnis zu ermöglichen.
• Build-, Test- und EntwicklungsbefehleListe aller wichtigen Skriptbefehle (z.B. pnpm install, pnpm test), damit der Agent den Validierungsprozess selbstständig durchführen kann.
• Code-Stil und KonventionenKlärung der Codespezifikationen für ein Projekt hilft Agent bei der Erstellung von Code, der mit dem Stil der bestehenden Codebasis übereinstimmt.
• Leitlinien für die PrüfungEnthält detaillierte Anweisungen zur Durchführung bestimmter Tests und zur Behebung häufiger Fehler.
• Überlegungen zur Sicherheit: Auflistung projektbezogener Sicherheitsrichtlinien.
• mehrschichtige AnwendungUm die Komplexität eines großen Monorepos zu bewältigen.AGENTS.md Die Spezifikation unterstützt die Verschachtelung. Unterverzeichnisse können zusätzliche AGENTS.md Datei, deren Direktiven die allgemeinen Direktiven des oberen Verzeichnisses überschreiben, was eine feinere Steuerung ermöglicht.

AGENTS.md Im Wesentlichen eine Reihe von deklarativen Konfigurationen. Eine YAML-Konfigurationsdatei könnte den Agenten anweisen, die lint-cmd："eslint --fix"was ein imperativer Befehl ist, und ein AGENTS.md Die Datei deklariert dann eine verfügbare Aktion: "Formatierungsprobleme beheben":pnpm check:fix"Dies setzt voraus, dass der Agent die Aussage versteht, wenn er argumentiert, und dass er sie als brauchbares Werkzeug für die Lösung umfassenderer Probleme verwendet.

AGENTS.md Ökosysteme

Der Erfolg eines Standards hängt davon ab, inwieweit er von seinem Ökosystem angenommen wird, und der Jules Agent von Google bietet explizite Unterstützung für das automatische Auffinden und die Verwendung der Repository Root's AGENTS.md Dokumentation. Auch die Cursor IDE unterstützt diese Spezifikation als vereinfachte Alternative zu ihren Projektregeln.

AGENTS.md Eine symbiotische Beziehung wird mit dem Model Context Protocol (MCP) eingegangen, das die Fähigkeiten und Ein- und Ausgabemodi eines Werkzeugs definiert. Wenn das AGENTS.md definiert die Absicht und das Wissen des Agenten ("was zu tun ist"), dann ist die MCP definiert dann ihre Fähigkeiten und Werkzeuge ("wie man es macht"). Diese Standardisierung bringt eine wichtige architektonische Entkopplung mit sich:Trennung von Agentenwissen und Agenten-Kernlogik. Das projektspezifische Wissen wird in einen versionskontrollierten Code ausgelagert, der neben dem AGENTS.md Datei brauchen Entwickler nur diese eine Datei zu pflegen, um einen umfangreichen Projektkontext für jeden kompatiblen Agenten bereitzustellen, der "einmal schreiben, überall ausführen" ermöglicht.

Das Konzept einer universellen Agentenspezifikationssprache (ASL)

Jenseits von Code: Erstellung domänenunabhängiger Spezifikationen

AGENTS.md zielt darauf ab, die Fragmentierung der Anweisungen im Bereich der KI-Programmierung zu verringern, aber sein Wert geht darüber hinaus. Die zentrale Herausforderung der Definition eines KI-Agenten - die Klärung seiner Identität, seiner Ziele, seines Wissens, seiner Werkzeuge und seiner Grenzen - ist ein allgegenwärtiges Problem in allen Bereichen.

Mit der zunehmenden Verwendung von Agent in nicht-programmierenden Bereichen wie Marketing, Design und Projektmanagement wird die Struktur der Anweisungen, die zur Bewältigung komplexer Aufgaben in diesen Bereichen erforderlich sind, jedoch weit über das hinausgehen, was im Markdown-Format ausgedrückt werden kann. Daher besteht die nächste natürliche Entwicklung darin, eine formalere, strukturierte und erweiterbare Version des Generische Agentenspezifikationssprache (ASL)Diese Sprache wird die Grundlage für den Aufbau eines domänenübergreifenden, interoperablen Agent-Ökosystems bilden. Diese Sprache wird die Grundlage für den Aufbau eines domänenübergreifenden, interoperablen Agenten-Ökosystems bilden.

Grundprinzipien von ASL

ASL ist so konzipiert, dass es AGENTS.md Eine Obermenge der Idee, ein gut strukturiertes, modulares und leicht erweiterbares Syntaxsystem bereitzustellen und dabei seine hohe Lesbarkeit beizubehalten. Eine mögliche Umsetzung ist die Verwendung von strukturiertem Markdown mit YAML Frontmatter oder die Entwicklung einer domänenspezifischen Sprache (DSL), die zu optimierten Hints kompiliert werden kann. Im Folgenden sind die Kernbausteine von ASL aufgeführt:

• PersonaDefinition der Identität, des Kommunikationsstils und der Hauptaufgaben des Agenten.
• Ziele und ZielsetzungenKlärung der Erfolgskriterien für eine Aufgabe, indem die implizite Absicht des Benutzers in ein explizites Ziel übersetzt wird, das der Agent messen kann (z. B. durch Definition der OKRs des Agenten).
• Wissen & KontextAgent: Definiert die Informationsquelle für den Agent, z. B. eine Liste von Verweisen auf Dateien, URLs oder APIs.
• Tools & FähigkeitenDeklarieren Sie die Aktionen, die der Agent ausführen kann, und geben Sie die Grenzen seiner Fähigkeiten und die MCP-Server an, mit denen er sich verbinden kann.
• Regeln und ZwängeEinrichtung von Verhaltensleitplanken zur Feinabstimmung der Kontrolle sensibler Vorgänge (z. B. send_email: "ask"), um die Sicherheit und die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten.

ASL-Praktiken: Bereichsspezifische Implementierungen

Um die Flexibilität von ASL zu demonstrieren, sind im Folgenden Beispiele für Spezifikationen aufgeführt, die für drei verschiedene Fachgebiete entwickelt wurden.

Entwurfsbereich. brand-guardian.asl

# 角色设定
persona:
identity: 品牌守护者
tone_of_voice: [权威, 精准, 富有创意]
core_function: "确保所有对外发布的素材100%符合公司的品牌规范。"
# 目标
goals:
primary_goal: "在所有线上和线下物料中，保持品牌形象的一致性。"
key_results:
- "将营销活动中的不合规素材减少 95%。"
- "素材审批周期控制在 24 小时以内。"
definition_of_done: "素材正确使用了官方Logo、字体、调色板和图像，即可视为合规。"
# 知识库
knowledge:
sources:
- "@./brand_guidelines_v4.pdf"
- "@./logo_assets_v3/"
initial_instructions: |
1. 对照知识库中的参考资料，分析待审素材。
2. 检查Logo、配色和字体是否合规。
3. 如果合规，则批准。如果不合规，提供具体的修改建议。
# 工具
tools:
enabled_tools: [file_read, image_analysis, color_palette_checker, pdf_parser]
# 规则
rules:
must_not_do:
- "禁止批准任何使用了已弃用颜色代码 #FF00FF 的素材。"
- "禁止提出修改品牌规范的建议。"
permissions:
approve_asset: "allow"
reject_with_feedback: "allow"
suggest_logo_redesign: "ask"

Marktgebiet. growth-hacker.asl

# 角色设定
persona:
identity: 增长黑客
tone_of_voice: [数据驱动, 大胆, 简洁]
core_function: "设计、执行并分析一系列快速实验，以驱动用户增长。"
# 目标
goals:
primary_goal: "实现新用户注册量每月5%的环比增长。"
key_results:
- "每月至少发起 4 项新的 A/B 测试。"
definition_of_done: "实验完成结果分析、归档记录，并为后续步骤给出明确建议。"
# 知识库
knowledge:
sources:
- "@https://analytics.example.com/api"
- "@./past_ab_test_results.csv"
initial_instructions: |
1. 基于最新数据提出一项新的增长实验方案。
2. 提出一个清晰的假设（例如：“将CTA按钮颜色改为绿色，点击率将提升10%”）。
3. 定义实验的目标用户和衡量指标。
# 工具
tools:
enabled_tools: [web_search, social_media_poster, ab_test_setup_tool, data_analysis, sql_query_runner]
# 规则
rules:
must_do:
- "在发起任何测试之前，必须先提出一个清晰且可被证伪的假设。"
must_not_do:
- "未经批准，禁止针对现有付费用户开展任何实验。"
permissions:
launch_experiment_under_1000: "allow"
launch_experiment_over_1000: "ask"
post_to_social_media: "ask"

Bereiche des Projektmanagements. project-owner.asl

# 角色设定
persona:
identity: 项目负责人
tone_of_voice: [有条不紊, 清晰明确, 直接]
core_function: "确保所有软件项目在规定范围内按时上线，并符合‘完成’的标准。"
# 目标
goals:
primary_goal: "在本季度结束前，成功将‘凤凰项目’部署到生产环境。"
key_results:
- "部署前完成发布清单中 98% 的检查项。"
- "发布后 24 小时内，严重级别的 Bug 报告数量为零。"
definition_of_done: "项目成功上线，系统性能稳定，且已发送上线公告。"
# 知识库
knowledge:
sources:
- "@https://jira.example.com/api"
- "@./release_checklist_template.md"
initial_instructions: |
1. 获取最新的发布清单。
2. 通过查询Jira和CI/CD系统，逐一核实清单状态。
3. 若所有事项均已完成，则执行部署。否则，立即中止并通知相关负责人。
# 工具
tools:
enabled_tools: [calendar, ticket_creator, git_tagger, deployment_trigger, slack_notifier]
# 规则
rules:
must_do:
- "在触发部署前，必须确认发布清单上的所有检查项都已完成。"
must_not_do:
- "若有任何自动化测试未通过，禁止执行部署。"
permissions:
trigger_deployment: "ask"
create_jira_ticket: "allow"
tag_git_release: "allow"
send_slack_notification: "allow"
abort_release: "allow"

Der Weg zu einem interoperablen Agent-Ökosystem

Die ASL-Implementierung ist viel mehr als nur die Schaffung eines besseren Profilformats. Sie verweist auf ein allgemeines "AI Workforce Operating System". In diesem Modell können Unternehmen ihr eigenes KI-Betriebssystem für Arbeitskräfte erstellen, indem sie .asl In dem Dokument werden Aufgaben definiert und zugewiesen, um eine Brücke zwischen menschlicher Absicht und KI-Ausführung zu schlagen. Diese einheitliche Spezifikation bietet einen Rahmen für die Koordinierung, Steuerung und automatische Skalierung in großem Maßstab.

• Marktplatz der Fähigkeiten von AgentenAnstatt einen eigenen Agenten entwickeln zu müssen, können Organisationen einfach ASL verwenden, um ihre Anforderungen zu beschreiben und den effizientesten Dienstleistungsanbieter auf dem offenen Markt auszuwählen.
• Zusammenarbeit mit kompatiblen AgentenKomplexe funktionsübergreifende Arbeitsabläufe sind möglich. Zum Beispiel die Workflows, die von project-owner.asl Angetriebene Agenten können bei Bedarf automatisch Aufgaben der Entwurfsprüfung an Agenten delegieren, die von der brand-guardian.asl Mittel zur Kontrolle.
• Umsetzbares WissensmanagementDas Kernwissen des Unternehmens (z.B. Markenrichtlinien, Sicherheitsrichtlinien) wird in einem ausführbaren ASL-Dokument kodiert, das das Verhalten aller KI-Agenten innerhalb des Unternehmens direkt lenkt und einschränkt und so die Konsistenz bei der Übertragung und Anwendung von Wissen gewährleistet.

Die Verwirklichung dieser Vision bringt auch die Schaffung neuer Funktionen wie "Agentenarchitekten" oder "KI-Interaktionsdesigner" mit sich. Ihre Aufgabe ist es, als Brücke zwischen menschlichen Experten und KI-Akteuren zu fungieren und implizite Geschäftsinformationen in explizit ausführbare Spezifikationen für Maschinen zu übersetzen. Von AGENTS.md Die Entwicklung zu ASL ist ein Versuch, von der Lösung spezifischer technischer Probleme zum Aufbau eines gemeinsamen Rahmens für die Zusammenarbeit überzugehen, der die gesamte Wissensarbeit unterstützt. Auch wenn ASL vielleicht nicht die endgültige Form ist, werden ähnliche Spezifikationen entstehen und uns in eine neue Ära führen, in der KI-Agenten zu zuverlässigen, kontrollierbaren und zusammensetzbaren Mitgliedern digitaler Teams werden.