Diga adeus à confusão de comandos: AGENTS.md e a linguagem de especificação unificada do agente de IA ASL

Seja o Cursor, o Claude Code ou ferramentas como Aider e RooCode, várias ferramentas de programação de IA estão trazendo sua abordagem exclusiva para a configuração de instruções (por exemplo, o .cursor/rules/eGEMINI.md (etc.) no mercado. Essa diversidade reflete o pensamento inovador de diferentes equipes, mas também cria uma "Torre de Babel" de ecologia de comando, levando a uma fragmentação significativa.

Os desenvolvedores tiveram que aprender e manter um grande número de arquivos de configuração em formatos proprietários para orientar com eficácia diferentes ferramentas de IA em suas tarefas. O objetivo principal desses arquivos é comunicar claramente o contexto complexo do projeto, o conhecimento do domínio e as restrições comportamentais às ferramentas de programação de IA. No entanto, a complexidade da comunicação é dramaticamente ampliada quando os projetos são alternados entre as ferramentas - um arquivo de comando criado para uma ferramenta pode falhar completamente em outra. A falta de padronização não apenas reduz a eficiência do desenvolvimento, mas também dificulta a formação de um ecossistema de agentes de IA mais amplo e interoperável.

Análise comparativa das configurações de agentes de ferramentas de programação de IA

Atualmente, as ferramentas de programação de IA evoluíram de forma independente em três direções principais para orientar o comportamento dos agentes de codificação: abordagens estruturadas que enfatizam a legibilidade da máquina, heurísticas que se concentram na legibilidade humana e abordagens de "personificação" que abstraem configurações complexas em funções. Essas três abordagens não são absolutamente superiores, mas refletem as diferentes compensações de design de cada produto para obter uma colaboração eficiente entre homem e máquina.

Abordagem estruturada: ênfase na legibilidade da máquina

Esse tipo de agente depende de formatos altamente estruturados, como YAML, JSON ou TOML, para a configuração. Isso tem a vantagem de definir com precisão os parâmetros operacionais, as escolhas de modelos e os limites comportamentais, fornecendo instruções inequívocas para a operação do Agente. No entanto, essa abordagem é insuficiente quando se trata de comunicar orientações sutis em linguagem natural, como estilos de codificação ou princípios arquitetônicos.

• Ajudante (.aider.conf.yml)O arquivo YAML é usado para gerenciar seu comportamento, permitindo que os desenvolvedores especifiquem modelos, configurem commits do Git, definam comandos de linting e definam comandos de teste, refletindo uma filosofia de design centrada no desenvolvedor que garante que o comportamento do agente esteja em conformidade com as especificações do projeto por meio de um controle preciso dos parâmetros.
• OpenCode (opencode.jsonc)JSONC: Utiliza o formato JSONC (JSON comentado) para fornecer um sistema de configuração robusto e seguro. Suas opencode.jsonc Os arquivos podem ser modelados especificamente para diferentes agentes e as informações confidenciais podem ser gerenciadas de forma flexível por meio da substituição de variáveis. O sistema de permissões de granularidade fina é particularmente impressionante, permitindo que os desenvolvedores definam requisitos de aprovação explícitos para operações críticas, como edição de arquivos ou execução de comandos do shell (por exemplo "ask" talvez "allow"), dando autonomia ao Agente e devolvendo o controle final ao desenvolvedor.
• CLI do Gemini (settings.json, .toml)Abordagem estruturada híbrida: é demonstrada uma abordagem estruturada híbrida.settings.json é usado para configurar o ambiente de sandbox, o servidor MCP e outras configurações principais. Ao mesmo tempo, os usuários podem definir as configurações principais no arquivo .gemini/commands/ para criar o diretório .toml para definir comandos personalizados que encapsulam comandos complexos em aliases simples (como o /plan), equilibrando o rigor da configuração em nível de sistema com a flexibilidade das instruções em nível de usuário.

Heurística: priorizando a legibilidade humana

Em contraste com as abordagens estruturadas, a heurística prioriza o uso da linguagem natural (geralmente por meio de arquivos Markdown) para comunicar instruções. Essa abordagem é mais fácil para os seres humanos escreverem e entenderem, e é particularmente adequada para capturar diretrizes qualitativas que são difíceis de quantificar no código, como estilo de codificação ou conhecimento de domínio.

• Cursor (.cursor/rules, .mdc)Seu sistema de regras é uma implementação bem estabelecida em heurística. Ele usa .mdc（O cursor suporta regras aninhadas, permitindo que regras específicas sejam definidas em diferentes subdiretórios de um projeto, possibilitando uma orientação de IA altamente contextualizada.
• Ajudante (CONVENTIONS.md)Guia heurístico mais leve: É fornecido um guia heurístico mais leve. Os desenvolvedores podem criar um CONVENTIONS.md documento que lista as convenções de codificação (por exemplo, "Preferred use of httpx"). Por /read carrega esse arquivo na sessão, e o Agent segue essas convenções quando gera código posteriormente, de forma simples e eficaz.
• Zed (.rules)Seu agente de IA integrado permite colocar um .rules arquivo. O conteúdo desse arquivo é incluído em todas as interações com o Agent como instruções em nível de projeto, fornecendo uma maneira rápida de injetar contexto de persistência.

Abordagem de personalidade: sistemas baseados em funções

Uma terceira abordagem é abstrair configurações complexas e conjuntos de instruções em Personas. Essa abordagem simplifica drasticamente a experiência do usuário ao integrar avisos do sistema, ferramentas disponíveis e permissões em protótipos baseados em funções. Quando um agente de IA é poderoso, o encapsulamento de seus recursos em funções fáceis de entender (por exemplo, "arquiteto") fornece um modelo mental intuitivo para o usuário.

• Código Kilo / RooCodeEssas duas extensões do VS Code são muito ricas em sua implementação do conceito de "modos", com recursos pré-construídos como o CodeeArchitecteDebug responder cantando Orchestrator Há vários modos. Cada modo não só contém avisos específicos do sistema, mas também tem acesso a diferentes ferramentas para garantir que ele se concentre em tarefas específicas.
• AjudanteUm sistema de esquema simplificado também foi implementado para fornecer codeeask responder cantando architect Três modelos.code o agente modifica o código diretamente;ask Participe da discussão somente no modo;architect O modelo usa um processo de duas fases, com o modelo "arquiteto" fazendo recomendações que são traduzidas em código pelo modelo "editor".
• Código ClaudeO recurso de subagente, que permite a definição de agentes com nomes, descrições e conjuntos de ferramentas específicos em arquivos Markdown, é outra prática da abordagem de personificação.

Limitações e riscos de segurança dos mecanismos existentes

As configurações estruturadas, como YAML, fornecem a precisão necessária para a execução da máquina, enquanto as instruções não estruturadas, como Markdown, são mais adequadas para expressar a intenção necessária para a colaboração humana. As ferramentas atuais tendem a favorecer um dos lados ou tentam superar a divisão por meio de sistemas híbridos, mas não há uma solução universal que unifique os dois de forma elegante.

Na rápida evolução dos recursos do Agent, os problemas de segurança são frequentemente ignorados. Por exemplo, uma grave vulnerabilidade de segurança foi encontrada no Amp Code, que permitia que um invasor modificasse o settings.json para incluir comandos maliciosos na lista de permissões e permitir a execução arbitrária de códigos. Essa vulnerabilidade revela uma falha crítica de projeto: o escopo das operações de um agente não é efetivamente segregado do escopo administrativo de sua própria configuração. Uma boa especificação de agente não deve apenas definir seus limites de privilégio, mas também garantir que a própria especificação seja somente leitura para o agente, a fim de evitar que ele se autorize.

AGENTS.md Surgimento de normas

Para resolver esses problemas, a iniciativa da OpenAI AGENTS.md A especificação nasceu de uma filosofia de design central de simplicidade e previsibilidade. O objetivo da especificação é permitir que a base de código faça interface com qualquer ferramenta de programação de IA compatível de forma padronizada, definindo um formato comum e não proprietário.

Simples e previsível

A escolha da especificação do padrão Markdown como seu formato foi uma decisão deliberada; o Markdown tem uma sintaxe simples que é fácil de ser lida e escrita por humanos e também é estruturada o suficiente para ser analisada por máquinas. Ao concordar com um nome de arquivo fixo AGENTS.md e colocá-lo no diretório raiz do projeto, o protocolo fornece uma restrição de raiz clara e previsível para todos os agentes.

Estrutura de melhores práticas

(go ahead and do it) without hesitating AGENTS.md A especificação em si é flexível, mas a comunidade desenvolveu uma estrutura de práticas recomendadas que normalmente contém as seguintes seções:

• Visão geral e arquitetura do projetoDescreva os objetivos do projeto, a funcionalidade principal e a pilha de tecnologia para ajudar o agente a construir rapidamente um entendimento macro.
• Comandos de compilação, teste e desenvolvimentoLista de todos os principais comandos de script (por exemplo pnpm install, pnpm test) para permitir que o Agente realize o processo de validação de forma autônoma.
• Estilo e convenções de códigoEsclarecimento das especificações de codificação de um projeto ajuda o agente a gerar um código que seja consistente com o estilo da base de código existente.
• Diretrizes de testeInstruções detalhadas para executar testes específicos e corrigir falhas comuns.
• Considerações sobre segurançaListar as diretrizes de segurança relacionadas ao projeto.
• aplicação em camadasPara acomodar a complexidade de monorepósitos grandes.AGENTS.md A especificação suporta aninhamento. Os subdiretórios podem conter AGENTS.md cujas diretivas substituem as diretivas genéricas do diretório superior, permitindo uma orientação mais refinada.

AGENTS.md Essencialmente, um conjunto de configurações declarativas. Um arquivo de configuração YAML pode comandar o Agente para executar o lint-cmd："eslint --fix"que é um comando imperativo; e um AGENTS.md Em seguida, o arquivo declara uma ação disponível: "Fix formatting problems" (Corrigir problemas de formatação):pnpm check:fix", que exige que o agente compreenda a declaração ao raciocinar e a use como uma ferramenta útil para resolver problemas mais amplos.

AGENTS.md ecossistemas

O sucesso de um padrão depende do nível de adoção por seu ecossistema, e o Jules Agent do Google tem suporte explícito para localizar e usar automaticamente o repositório raiz do AGENTS.md Documentação. Da mesma forma, o Cursor IDE suporta essa especificação como uma alternativa simplificada para suas regras de projeto.

AGENTS.md Uma relação simbiótica é formada com o protocolo de contexto de modelo (MCP), que define os recursos e os modos de entrada/saída da ferramenta. Se o AGENTS.md define a intenção e o conhecimento do Agente ("o que fazer"), então o MCP em seguida, define seus recursos e ferramentas ("como fazer"). Essa padronização traz uma importante dissociação arquitetônica:Separação do conhecimento do agente da lógica central do agente. O conhecimento específico do projeto é externalizado para um código controlado por versão juntamente com o AGENTS.md os desenvolvedores só precisam manter esse único arquivo para fornecer um contexto de projeto avançado para qualquer agente compatível, permitindo "escrever uma vez, executar em qualquer lugar".

O conceito de uma linguagem universal de especificação de agentes (ASL)

Além do código: criando especificações agnósticas de domínio

AGENTS.md tem como objetivo aliviar a fragmentação das instruções no campo da programação de IA, mas seu valor vai além disso. O principal desafio de definir um agente de IA - esclarecendo sua identidade, objetivos, conhecimento, ferramentas e limites - é um problema generalizado em todos os domínios.

No entanto, à medida que o Agent se torna mais usado em domínios que não são de programação, como marketing, design e gerenciamento de projetos, a estrutura das instruções necessárias para lidar com tarefas complexas nesses domínios irá muito além do que pode ser expresso no formato Markdown. Portanto, a próxima evolução natural é projetar uma versão mais formal, estruturada e extensível do formato Linguagem genérica de especificação de agente (ASL)Essa linguagem será a base para a criação de um ecossistema de agentes interoperável e entre domínios. Essa linguagem será a base para a criação de um ecossistema de agentes interoperável e entre domínios.

Princípios básicos da ASL

A ASL foi projetada para ser AGENTS.md Um superconjunto da ideia de fornecer um sistema de sintaxe bem estruturado, modular e facilmente extensível, mantendo sua alta legibilidade. Uma possível implementação é usar Markdown estruturado com YAML Frontmatter, ou projetar uma linguagem específica de domínio (DSL) que possa ser compilada em dicas otimizadas. A seguir, os principais blocos de construção da ASL:

• PersonaDefinir a identidade, o estilo de comunicação e as principais responsabilidades do agente.
• Metas e objetivosEsclarecer os critérios de sucesso de uma tarefa e traduzir a intenção implícita do usuário em uma meta explícita que o Agente possa medir (por exemplo, definir os OKRs do Agente).
• Conhecimento e contextoFonte de informações: Define a fonte de informações para o Agente, como uma lista de referências a arquivos, URLs ou APIs.
• Ferramentas e recursosAgente: Declara as ações que o Agente pode executar, especificando os limites de seus recursos e os servidores MCP aos quais ele pode se conectar.
• Regras e restriçõesEstabelecer barreiras de proteção comportamentais para ajustar o controle de operações sensíveis (por exemplo, a segurança do trabalho). send_email: "ask") para garantir a segurança e a conformidade.

Práticas de ASL: implementações específicas de domínio

Para demonstrar a flexibilidade da ASL, veja a seguir exemplos de especificações projetadas para três áreas diferentes de especialização.

Área de design. 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"

Área de mercado. 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"

Áreas de gerenciamento de projetos. 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"

O caminho para um ecossistema de agentes interoperável

A implementação do ASL é muito mais do que apenas criar um formato de perfil melhor. Ela aponta para um "sistema operacional de força de trabalho de IA" genérico. Nesse modelo, as organizações podem criar seu próprio sistema operacional de força de trabalho de IA ao .asl O documento define e atribui tarefas, criando uma ponte entre a intenção humana e a execução da IA. Essa especificação unificada fornece uma estrutura para permitir a coordenação, a governança e o dimensionamento automatizado em larga escala.

• Mercado de recursos de agentesEm vez de ter que desenvolver seu próprio agente, as organizações podem simplesmente usar a ASL para descrever seus requisitos e selecionar o provedor de serviços mais eficiente no mercado aberto.
• Colaboração de agentes compostáveisFluxos de trabalho multifuncionais complexos são possíveis. Por exemplo, os fluxos de trabalho criados por project-owner.asl Os Driven Agents podem delegar automaticamente tarefas de revisão de design, quando necessário, a agentes que são orientados pelo brand-guardian.asl Agente de controle.
• Gestão do conhecimento implementávelConhecimento: O conhecimento central da empresa (por exemplo, diretrizes de marca, política de segurança) será codificado em um documento ASL executável que orienta e restringe diretamente o comportamento de todos os agentes de IA da empresa, garantindo a consistência na transferência e na aplicação do conhecimento.

A concretização dessa visão também anuncia a criação de novas funções, como "Arquitetos de agentes" ou "Designers de interação de IA". Sua função é atuar como uma ponte entre os especialistas humanos e os executores de IA, traduzindo a inteligência comercial implícita em especificações explicitamente executáveis para as máquinas. De AGENTS.md A evolução para a ASL é uma tentativa de passar da solução de problemas técnicos específicos para a criação de uma estrutura de colaboração comum que capacite todo o trabalho de conhecimento. Mesmo que a ASL não seja a forma final, especificações semelhantes estão fadadas a surgir, levando-nos a uma nova era em que os agentes de IA se tornam membros confiáveis, controláveis e compostáveis das equipes digitais.