告别指令混乱：AGENTS.md 与 AI Agent 统一规范语言 ASL

无论是 Cursor、Claude Code，还是 Aider、RooCode 等工具，各类 AI 编程工具正带着其独特的指令配置方法（如 .cursor/rules/eGEMINI.md 等）进入市场。这种多样性反映了不同团队的创新思路，但也逐渐构建起一座指令生态的“巴别塔”，导致了显著的碎片化问题。

开发者为了有效指导不同的 AI 工具完成任务，不得不学习并维护大量专有格式的配置文件。这些文件的核心目标，是向 AI 编程工具清晰传达复杂的项目背景、领域知识及行为约束。然而，当项目在不同工具间切换时，沟通的复杂性被急剧放大——为一个工具精心设计的指令文件，在另一个工具上可能完全失效。标准化缺失不仅降低了开发效率，也阻碍了一个更广泛、可互操作的 AI Agent 生态的形成。

AI 编程工具 Agent 配置比较分析

当前，AI 编程工具在指导编码 Agent 行为方面，主要沿着三个方向独立发展：强调机器可读性的结构化方法、注重人类可读性的启发式方法，以及将复杂配置抽象为角色的“人格化”方法。这三类方法并无绝对优劣，而是反映了各产品在实现人机高效协作过程中的不同设计权衡。

结构化方法：强调机器可读性

这类 Agent 依赖于如 YAML、JSON 或 TOML 等高度结构化的格式进行配置。其优势在于能精确定义操作参数、模型选择和行为边界，为 Agent 的运行提供无歧义的指令。然而，在传达编码风格或架构原则等微妙的自然语言指导时，这种方法显得力不从心。

• Aider (.aider.conf.yml)：使用 YAML 文件管理其行为，开发者可指定模型、配置 Git 提交行为、设置 linting 命令及定义测试命令，反映了以开发者为中心、通过精确参数控制确保 Agent 行为符合项目技术规范的设计理念。
• OpenCode (opencode.jsonc)：采用 JSONC（带注释的 JSON）格式，提供了一个强大且安全的配置系统。其 opencode.jsonc 文件能为不同 Agent 定义特定模型，并通过变量替换灵活管理敏感信息。其精细的权限系统尤为突出，允许开发者为文件编辑或执行 shell 命令等关键操作设置明确的审批要求（如 "ask" talvez "allow"），在赋予 Agent 自主性的同时，将最终控制权交还给开发者。
• Gemini CLI (settings.json, .toml)：展示了一种混合的结构化方法。settings.json 文件用于配置沙箱环境、MCP 服务器等核心设置。同时，用户可在 .gemini/commands/ para criar o diretório .toml 文件来定义自定义命令，将复杂指令封装为简单的别名（如 /plan），在系统级配置的严谨性和用户级指令的灵活性之间取得了平衡。

启发式方法：优先考虑人类可读性

与结构化方法相对，启发式方法优先使用自然语言（通常通过 Markdown 文件）来传达指令。这种方法更易于人类编写和理解，尤其适合捕捉难以用代码量化的定性指南，例如编码风格或领域知识。

• Cursor (.cursor/rules, .mdc)：其规则系统是启发式方法中的成熟实现。它使用 .mdc（Markdown with Components）文件存储规则，不仅包含自然语言指令，还支持元数据来控制规则的应用方式。Cursor 支持嵌套规则，允许在项目不同子目录中定义特定规则，实现高度情境化的 AI 指导。
• Aider (CONVENTIONS.md)：提供了一种更轻量级的启发式指导。开发者可创建一个 CONVENTIONS.md 文件，列出编码约定（如“优先使用 httpx”）。通过 /read 命令将此文件加载到会话中，Agent 在后续生成代码时会遵循这些约定，方法简洁且有效。
• Zed (.rules)：其内置的 AI Agent 支持在项目根目录放置一个 .rules 文件。该文件内容会作为项目级指令，被包含在与 Agent 的每一次交互中，提供了一种快速注入持久性上下文的方式。

人格化方法：基于角色的系统

第三种方法是将复杂的配置和指令集抽象为“人格”（Personas）。这种方法通过将系统提示、可用工具和权限整合为基于角色的原型，显著简化了用户体验。当 AI Agent 功能强大时，将其能力封装为易于理解的角色（如“架构师”），为用户提供了直观的心理模型。

• Kilo Code / RooCode：这两个 VS Code 扩展在“模式”（Modes）概念的实现上非常丰富，预置了如 CodeeArchitecteDebug responder cantando Orchestrator 等多种模式。每种模式不仅包含特定的系统提示，还被赋予不同的工具访问权限，确保其专注于特定任务。
• Ajudante：也实现了简化的模式系统，提供 codeeask responder cantando architect 三种模式。code 模式下 Agent 直接修改代码；ask 模式下仅参与讨论；architect 模式则采用两阶段流程，由“架构师”模型提出建议，再由“编辑器”模型转化为代码。
• Código Claude：其子代理功能允许在 Markdown 文件中定义具有特定名称、描述和工具集的 Agent，是人格化方法的另一种实践。

现有机制的局限与安全风险

结构化配置（如 YAML）能提供机器执行所需的精确性，而非结构化指令（如 Markdown）则更适合表达人类协作所需的意图。目前的工具往往偏向一方，或尝试通过混合系统弥合鸿沟，但尚无一种通用方案能优雅地统一两者。

在 Agent 能力快速演进的过程中，安全性问题常被忽视。例如，Amp Code 中曾发现一个严重安全漏洞，攻击者可通过提示注入修改 Agent 的 settings.json 配置文件，从而将恶意命令加入白名单并实现任意代码执行。这个漏洞揭示了一个关键的设计缺陷：Agent 的操作范围与其自身配置的管理范围未被有效隔离。一个完善的 Agent 规范不仅要能定义其权限边界，还应确保该规范本身对 Agent 而言是只读的，以防其进行自我授权。

AGENTS.md 规范的出现

为解决上述问题，由 OpenAI 发起的 AGENTS.md 规范应运而生，其核心设计理念是简洁与可预测性。该规范旨在通过定义一种通用、非专有的格式，使代码库能够以标准化方式对接任何兼容的 AI 编程工具。

简单与可预测

该规范选择标准 Markdown 作为其格式，这是一个深思熟虑的决策。Markdown 语法简单，人类易于读写，同时对机器也足够结构化，便于解析。通过约定一个固定的文件名 AGENTS.md 并将其放置在项目根目录，该协议为所有 Agent 提供了一个明确且可预测的根约束。

最佳实践结构

(go ahead and do it) without hesitating AGENTS.md 规范本身是灵活的，但社区已形成了一套推荐的最佳实践结构，通常包含以下部分：

• 项目概览与架构 (Project Overview & Architecture)：描述项目的目标、核心功能和技术栈，帮助 Agent 快速建立宏观理解。
• 构建、测试和开发命令 (Build, Test, and Development Commands)：列出所有关键脚本命令（如 pnpm install, pnpm test），使 Agent 能够自主执行验证流程。
• 代码风格与约定 (Code Style and Conventions)：明确项目的编码规范，有助于 Agent 生成的代码与现有代码库风格保持一致。
• 测试指南 (Testing Guidelines)：提供运行特定测试和修复常见失败的详细说明。
• 安全注意事项 (Security Considerations)：列出项目相关的安全准则。
• 分层应用：为了适应大型单体仓库（monorepo）的复杂性，AGENTS.md 规范支持嵌套。子目录中可放置额外的 AGENTS.md 文件，其指令会覆盖上层目录的通用指令，实现更细粒度的指导。

AGENTS.md 本质上是一组声明式配置。一个 YAML 配置文件可能会命令 Agent 执行 lint-cmd："eslint --fix"，这是一个命令式指令；而一个 AGENTS.md 文件则会声明一个可用的操作：“修复格式问题：pnpm check:fix”，这要求 Agent 在推理时理解该声明，并将其作为解决更广泛问题的可用工具。

AGENTS.md 生态系统

一个标准的成功取决于其生态系统的采纳程度。Google 的 Jules Agent 已明确支持自动查找并使用仓库根目录下的 AGENTS.md 文件。同样，Cursor IDE 也支持该规范作为其项目规则的简化替代方案。

AGENTS.md 与模型上下文协议（MCP）形成了共生关系。MCP 定义了工具的能力和输入/输出模式。如果说 AGENTS.md 定义了 Agent 的意图和知识（“做什么”），那么 MCP 则定义了其能力和工具（“如何做”）。这种标准化带来了一种重要的架构解耦：Agent 知识与 Agent 核心逻辑的分离。项目特定的知识被外化到一个与代码一同版本控制的 AGENTS.md 文件中，开发者只需维护这一个文件，就能为任何兼容的 Agent 提供丰富的项目上下文，实现“一次编写，随处运行”。

通用 Agent 规范语言（ASL）的构想

超越代码：构建领域无关的规范

AGENTS.md 旨在缓解 AI 编程领域的指令碎片化问题，但其价值不止于此。定义 AI Agent 的核心挑战——明确其身份、目标、知识、工具和边界——是跨领域普遍存在的问题。

然而，随着 Agent 在市场、设计和项目管理等非编程领域的深入应用，处理这些领域复杂任务所需的指令结构，将远超 Markdown 格式所能表达的范畴。因此，下一步的自然演进是设计一种更加正式、结构化且可扩展的 通用 Agent 规范语言（Agent Specification Language, ASL）。这种语言将成为构建跨领域、可互操作的 Agent 生态系统的基础。

ASL 的核心原则

ASL 的设计目标是成为 AGENTS.md 理念的超集，在保留其高可读性的同时，提供一种结构严谨、模块化且易于扩展的语法体系。一种可能的实现是采用带有 YAML Frontmatter 的结构化 Markdown，或设计一种可编译为优化提示的领域特定语言（DSL）。以下是 ASL 的核心组成模块：

• Persona（角色设定）：定义 Agent 的身份、沟通风格和核心职责。
• Goals & Objectives（目标与目的）：明确任务的成功标准，将用户的隐性意图转化为 Agent 可衡量的显性目标（例如，定义 Agent 的 OKR）。
• Knowledge & Context（知识与上下文）：界定 Agent 的信息来源，如指向文件、URL 或 API 的引用列表。
• Tools & Capabilities（工具与能力）：声明 Agent 可执行的动作，明确其能力边界和可连接的 MCP 服务器。
• Rules & Constraints（规则与约束）：建立行为护栏，对敏感操作进行精细化控制（如 send_email: "ask"），确保安全与合规。

ASL 实践：领域特定的实现

为展示 ASL 的灵活性，以下是为三个不同专业领域设计的规范示例。

设计领域: 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"

市场领域: 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"

项目管理领域: 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"

通往可互操作的 Agent 生态系统

ASL 的实现远不止是创建一个更优秀的配置文件格式。它指向一个通用的“AI 劳动力操作系统”。在这一模型中，企业通过 .asl 文件定义并分配任务，在人类意图与 AI 执行之间建立桥梁。这种统一规范为实现大规模协调、治理和自动化扩展提供了框架。

• Agent 能力市场：组织无需自行开发 Agent，只需使用 ASL 描述需求，即可从开放市场中选择最高效的服务提供商。
• 可组合的 Agent 协作：复杂的跨职能工作流成为可能。例如，由 project-owner.asl 驱动的 Agent 可在需要时，自动将设计审查任务委托给由 brand-guardian.asl 控制的 Agent。
• 可执行的知识管理：企业的核心知识（如品牌指南、安全策略）将被编码为可执行的 ASL 文件，直接指导和约束企业内所有 AI Agent 的行为，确保知识在传递和应用过程中的一致性。

实现这一愿景，也预示着“Agent 架构师”或“AI 交互设计师”等新角色的诞生。他们的职责是作为人类专家与 AI 执行者之间的桥梁，将隐性的业务智慧转化为机器可明确执行的规范。从 AGENTS.md 到 ASL 的演进，是从解决具体技术问题，迈向构建一个赋能所有知识工作的通用协作框架的尝试。即使 ASL 未必是最终形式，类似的规范也必将出现，引领我们进入一个 AI Agent 成为可靠、可控且可组合的数字化团队成员的新时代。