AGENTS.md: Der neue Open-Source Standard für AI-Coding-Agenten

TL;DR: AGENTS.md ist ein neuer Open-Source Standard, der AI-Coding-Agenten wie Cursor, GitHub Copilot und Claude mit präzisen Projektinformationen versorgt. Über 20.000 Projekte nutzen ihn bereits. Think of it als README für Robots! 🤖

Stell dir vor, du könntest deinem AI-Coding-Assistant in einer einzigen, standardisierten Datei alles mitteilen, was er über dein Projekt wissen muss - von Build-Commands über Code-Style bis zu Testing-Strategien. Keine proprietären Konfigurationen mehr, kein Chaos mit unterschiedlichen Rule-Files für jeden Agent. Welcome to the AGENTS.md Era!

Was ist AGENTS.md? (Der USB-C Port für AI-Agenten)

AGENTS.md ist im Grunde wie ein USB-C Port für AI-Coding-Agenten: Ein universeller Standard, der einfach überall funktioniert.

Während README.md für Menschen geschrieben wird - mit Quick-Start-Guides, Projekt-Beschreibungen und Contribution Guidelines - ist AGENTS.md speziell für AI-Agenten konzipiert. Es ist eine simple Markdown-Datei im Root-Verzeichnis deines Projekts, die alle operationalen Details enthält, die AI-Agenten brauchen, aber Menschen meist nur verwirren würden.

Die Superkräfte von AGENTS.md

🚀 Universelle Kompatibilität: Eine Datei, die von über 15 verschiedenen AI-Tools verstanden wird

• Von OpenAI Codex über Cursor bis GitHub Copilot - alle sprechen AGENTS.md

🎯 Präzise Kontext-Vermittlung: Keine Missverständnisse mehr

• Klare Anweisungen zu Build-Prozessen, Testing und Code-Konventionen
• AI-Agenten wissen sofort, was zu tun ist

🔄 Automatisierte Workflows: Der Agent führt Tests selbstständig aus

• Listest du Testing-Commands? Der Agent nutzt sie automatisch
• Fehler werden erkannt und gefixt, bevor du sie siehst

📦 Monorepo-Support: Nested AGENTS.md für Subprojekte

• Jedes Package kann eigene, spezifische Instruktionen haben
• Der nächstgelegene AGENTS.md wird priorisiert

Wer unterstützt bereits AGENTS.md?

Die Adoption ist beeindruckend - praktisch jeder relevante Player im AI-Coding-Space ist dabei:

Die Big Players

• OpenAI Codex - Der Pionier
• GitHub Copilot Coding Agent - Microsoft’s Flaggschiff
• Google Jules - Google’s AI-Pair-Programmer
• Cursor - Der AI-first Code Editor
• Claude (via MCP) - Anthropic’s Coding Assistant

Die Innovatoren

• Amp - Next-Gen AI Development
• Factory AI - Enterprise AI Coding
• Aider - Open-Source AI Pair Programming
• Zed - Performance-focused Editor mit AI
• Devin von Cognition - Der autonome AI-Engineer

Die Spezialisten

• RooCode - AI-powered Code Reviews
• Gemini CLI - Google’s Command-Line AI
• Warp - Das AI-Terminal
• Phoenix - Web Development AI
• VS Code - Mit nativer Integration

Fun Fact: Allein das OpenAI Repository hat 88 verschiedene AGENTS.md Dateien für verschiedene Subprojekte!

So funktioniert AGENTS.md in der Praxis

Schritt 1: Die Datei erstellen (2 Minuten Investment)

Im Root deines Projekts legst du eine AGENTS.md Datei an:

# AGENTS.md

## Setup commands
- Install deps: `npm install`
- Start dev server: `npm run dev`
- Run tests: `npm test`

## Code style
- TypeScript strict mode
- Single quotes, no semicolons
- Use functional patterns where possible

## Testing instructions
- Run `npm test` before committing
- Tests must pass for PR approval
- Add tests for new features

## Security considerations
- Never commit .env files
- API keys must use environment variables
- Validate all user inputs

Das war’s! Keine komplexe Konfiguration, kein JSON-Schema, keine YAML-Hölle. Just plain Markdown.

Schritt 2: AI-Agent aktivieren (It just works™)

Sobald die Datei existiert, nutzen kompatible AI-Tools sie automatisch:

In Cursor: Der Editor liest AGENTS.md automatisch und nutzt die Regeln für Code-Generierung.

In Aider:

# .aider.conf.yml
read: AGENTS.md

In Gemini CLI:

// .gemini/settings.json
{
  "contextFileName": "AGENTS.md"
}

In GitHub Copilot: Wird automatisch erkannt und verwendet - zero config!

Schritt 3: Die Magie erleben 🎩

Jetzt kommt der spaßige Teil. Sag deinem AI-Agent zum Beispiel:

“Implementiere einen neuen API-Endpoint für User-Authentifizierung”

Was passiert automatisch:

1. Der Agent liest deine Code-Style-Regeln aus AGENTS.md
2. Er generiert TypeScript-Code mit single quotes (wie spezifiziert)
3. Er schreibt automatisch Tests für den neuen Endpoint
4. Er führt npm test aus, um sicherzustellen, dass alles funktioniert
5. Bei Fehlern fixt er sie selbstständig

Das Ergebnis: Statt 30 Minuten manueller Arbeit hast du in 2 Minuten production-ready Code.

Real-World Beispiele aus der Community

Apache Airflow’s AGENTS.md

Das Apache Airflow Team nutzt AGENTS.md für ihr komplexes Python-Projekt:

## Dev environment tips
- Use `pytest` for testing, not unittest
- Follow PEP 8 strictly
- Use type hints for all new code
- Run `pre-commit run --all-files` before pushing

## Database migrations
- Always use Alembic for schema changes
- Test migrations on SQLite, MySQL, and PostgreSQL
- Never modify existing migrations

Impact: 40% weniger Review-Kommentare zu Style-Issues, 60% schnellere PR-Reviews.

Temporal’s Java SDK

## Build instructions
- Java 11+ required
- Use Gradle, not Maven
- Run `./gradlew build` for full build
- Integration tests require Docker

## Code conventions
- Use Google Java Style Guide
- Immutable objects wherever possible
- Comprehensive JavaDoc for public APIs

Resultat: Neue Contributors sind 3x schneller produktiv.

Best Practices für deine AGENTS.md

Do’s ✅

1. Sei spezifisch bei Commands

# Gut
- Run tests: `npm test -- --coverage`

# Schlecht
- Run tests somehow

2. Strukturiere nach Wichtigkeit

• Beginne mit Setup-Commands
• Dann Code-Style
• Testing am Ende

3. Nutze Nested Files in Monorepos

/
├── AGENTS.md (Global rules)
├── packages/
│   ├── frontend/
│   │   └── AGENTS.md (React-specific)
│   └── backend/
│       └── AGENTS.md (Node.js-specific)

Don’ts ❌

1. Keine Geheimnisse

• Niemals API-Keys oder Passwords
• Verwende Environment-Variablen

2. Vermeide Redundanz

• Kopiere nicht den README-Content
• Fokussiere auf operative Details

3. Keine Roman-Länge

• Keep it concise
• AI-Agenten mögen klare, kurze Anweisungen

Migration bestehender Projekte

Von proprietären Formats zu AGENTS.md

Hast du bereits .cursorrules, .aider oder andere agent-spezifische Files? Zeit für die große Vereinheitlichung!

# Alte Files umbenennen und Symlinks erstellen
mv .cursorrules AGENTS.md
ln -s AGENTS.md .cursorrules  # Für Backward-Compatibility

# Oder: Inhalte zusammenführen
cat .cursorrules .aider claude_rules.md > AGENTS.md

Template für schnellen Start

Hier ein Battle-tested Template für Web-Projekte:

# AGENTS.md

## Project overview
Modern web application with React frontend and Node.js backend

## Setup commands
- Install: `npm install`
- Dev: `npm run dev`
- Build: `npm run build`
- Test: `npm test`
- Lint: `npm run lint`

## Tech stack
- Frontend: React 18, TypeScript, Vite
- Backend: Node.js, Express, PostgreSQL
- Testing: Jest, React Testing Library

## Code style
- TypeScript strict mode enabled
- ESLint + Prettier configured
- Functional components only (no class components)
- Custom hooks for logic extraction

## Git workflow
- Branch naming: feature/*, bugfix/*, hotfix/*
- Commit format: type(scope): description
- PR requires 2 approvals
- Squash merge to main

## Testing requirements
- Unit tests for all utilities
- Integration tests for API endpoints
- 80% coverage minimum
- E2E tests for critical user flows

## Security
- All inputs must be validated
- Use parameterized queries (no string concatenation)
- Authentication via JWT
- Rate limiting on all endpoints

## Performance considerations
- Lazy load routes
- Optimize images before commit
- Database queries must use indexes
- Cache API responses where appropriate

Die Zukunft: AGENTS.md 2.0 und darüber hinaus

Was kommt als Nächstes?

🔮 Structured Sections

• Mögliche Einführung von standardisierten Section-Namen
• Semantic parsing für bessere Agent-Interpretation

🌍 Multi-Language Support

• AGENTS.md in verschiedenen Sprachen
• Automatische Übersetzung für globale Teams

🤝 Tool-Specific Extensions

• Optional: Tool-spezifische Sections
• Beispiel: ## Cursor-specific oder ## Copilot-config

📊 Analytics Integration

• Tracking, welche Rules am häufigsten genutzt werden
• Automatische Optimierungsvorschläge

Community-Entwicklung

Das Schöne an AGENTS.md: Es ist ein Community-Projekt. Keine einzelne Company kontrolliert es. Die Spec wird gemeinsam von OpenAI, Google, Microsoft und der Open-Source-Community weiterentwickelt.

Wie du beitragen kannst:

• Nutze AGENTS.md in deinen Projekten
• Teile deine Templates und Best Practices
• Gib Feedback auf GitHub
• Entwickle Tools, die AGENTS.md unterstützen

Fazit: Der Game-Changer für AI-gestützte Entwicklung

AGENTS.md löst ein fundamentales Problem der AI-Entwicklung: Kontext und Konsistenz.

Statt jedem AI-Tool einzeln beizubringen, wie dein Projekt funktioniert, schreibst du es einmal auf - und alle verstehen es. Das ist nicht nur effizienter, es führt auch zu besserem, konsistenterem Code.

Die Zahlen sprechen für sich:

• 🚀 20.000+ Projekte nutzen bereits AGENTS.md
• ⚡ 60% Zeitersparnis beim Onboarding neuer AI-Tools
• 🎯 40% weniger Style-Issues in Code Reviews
• 🤖 15+ AI-Tools mit nativer Unterstützung

Die wichtigste Erkenntnis: AGENTS.md ist kein “nice-to-have” mehr - es wird zum De-facto-Standard für AI-gestützte Entwicklung. Projekte ohne AGENTS.md werden bald wie Projekte ohne README wirken: unprofessionell und schwer zugänglich.

Dein nächster Schritt

1. Erstelle eine AGENTS.md in deinem aktuellen Projekt (dauert 5 Minuten)
2. Teste es mit deinem bevorzugten AI-Tool
3. Iteriere basierend auf den Ergebnissen
4. Teile deine Erfahrungen mit der Community

Die AI-Revolution in der Softwareentwicklung hat gerade erst begonnen - und mit AGENTS.md hast du das perfekte Werkzeug, um sie voll auszunutzen.

Pro-Tipp: Lass dir die erste Version deiner AGENTS.md von einem AI-Agent erstellen! Frag einfach: “Create an AGENTS.md file for this project based on the existing code structure and conventions.” Meta, ich weiß. 😉

Die Zukunft der Entwicklung ist kollaborativ - zwischen Menschen und Maschinen. AGENTS.md ist die Sprache, in der wir uns verständigen. Time to speak robot! 🤖✨