我这次来拆一个最近讨论热度不低的开源实践方向agent.md。它不是某个重量级模型也不是新框架而是一种项目级提示文件约定。简单说就是让大语言模型在进入项目后先读一个写清楚项目背景、技术栈、目录结构、常见坑和代码规范的 Markdown 文件再开始帮你写代码、改代码、做评审。如果你已经用 Cursor、Copilot、Cline 这类工具写了几个月代码大概会遇到两种典型问题一是 AI 不理解项目整体结构经常在一个局部问题上反复打转二是每次新开会话都要重新交代一遍背景提示词越长越乱。agent.md 想解决的就是这两件事。这篇文章会从 agent.md 的思路讲起然后给出一个可以直接套用的环境准备、文件结构、提示词模板、验证流程和批量任务设计。关心大语言模型提示词工程、代码质量、本地部署和接口集成的读者可以照着走一遍。1. 核心能力速览能力项说明项目类型项目级提示文件约定不是独立应用程序核心功能为大语言模型提供项目上下文统一代码风格、约束生成逻辑运行方式由支持 agent.md 的编辑器、CLI 或 Agent 框架读取依赖环境Node.js / Python 环境 支持 MCP 或指令文件读取的 AI 编程工具显存占用不涉及 GPU 推理无显存需求消耗的是 LLM API Token 或本地模型上下文支持平台Windows / macOS / Linux取决于编辑器或 CLI 工具是否支持批量任务支持可配合批量代码审查、批量重构、批量测试生成是否支持 API可以通过 MCP 或标准输入输出接入外部工具链适合场景团队协作、个人项目维护、AI 编程工具效果优化从材料看agent.md 的定位非常轻。它不负责推理也不负责代执行只负责在正确的时间把正确的上下文交给大语言模型。这就意味着只要你现有的 AI 编程工具能读到项目目录里的文件agent.md 就基本通用。2. 适用场景与使用边界先问一个问题你的 AI 编程工具真的了解你的项目吗大多数编程助手默认只会看当前打开文件或者最多检索几个相关文件。它们不理解为什么要用这个目录结构不知道哪些模块不能动也不知道你约定好的提交规范。于是 AI 给出的建议经常是“改对了局部破坏了全局”。agent.md 解决的就是这个问题把项目的隐性知识固化成文本让每次会话都能快速继承。适合的使用场景有三类。第一类是个人项目维护。项目隔一段时间不碰再打开时上下文全忘光了。写一个 agent.md 记录技术选型和关键约束AI 恢复上下文的速度会明显变快。第二类是团队协作。成员水平参差不齐写代码规范又总有人不看。agent.md 作为给 AI 看的“入职手册”可以统一变量命名、目录规范、禁止事项减少人工 review 的重复劳动。第三类是批量任务。比如对几十个模块做代码评审、补充单元测试、统一错误处理逻辑。agent.md 提供统一的评审标准批量任务的结果会比每次临时写 prompt 稳定得多。也有不适合的场景。如果你的项目完全没有文档结构也乱agent.md 写得再漂亮也只是空中楼阁。另外agent.md 不能替代真正的架构设计它只是把架构约定传递给模型如果架构本身有问题AI 给出的建议也会顺着错误架构走。需要特别强调的是agent.md 本身是无害的文本文件但它控制的是 AI 的生成行为。在涉及代码审查、依赖变更、权限操作时仍然需要人工确认。不要把 AI 的“方案”直接当成“事实”。如果项目中包含敏感信息记得不要写进 agent.md这个文件通常需要提交到版本库供团队共享必须做一次敏感信息检查。3. 环境准备与前置条件agent.md 不是一个需要安装的软件包所以前置条件非常轻。从工具链角度看需要准备以下环境前置项说明操作系统Windows 10 / macOS 12 / Ubuntu 20.04均可AI 编程工具支持自定义指令文件或 MCP 的编辑器如 Cursor、Windsurf、VS Code Cline / Continue本地依赖Node.js 18 或 Python 3.10取决于你要用哪种脚本解析LLM 访问OpenAI 兼容 API 或本地部署的大语言模型服务磁盘空间agent.md 本身不足 1MB剩余空间取决于你跑什么模型额外说明如果使用本地模型建议上下文窗口至少 8K否则放不下整个项目提示词这里有一个关键点agent.md 消耗的不是显存而是上下文 Token。所以如果你用的是本地模型需要注意模型上下文窗口是否放得下 agent.md 目标代码 AI 输出。如果上下文窗口不够建议把 agent.md 拆成agent.md总纲和agent-rules/*.md分模块规则按需加载子规则。准备步骤可以这样走# 检查 Node.js 或 Python 环境 node -v python --version # 在你的项目根目录创建 agent.md 文件 touch agent.md注意不要求必须用 Node 或 Python只要你的 AI 工具能读取项目根目录文件直接创建 Markdown 就行。写脚本解析 agent.md 是为了批量任务和自定义校验属于进阶用法。4. 安装部署与启动方式agent.md 的“部署”分三层。4.1 基础层文件放置在项目根目录创建agent.mdAI 工具会在会话开始时自动读取。如果工具不支持自动读取可以在会话开始时手动输入“请先阅读项目根目录下的 agent.md”。4.2 进阶层MCP 或指令加载如果你的工具支持 MCPModel Context Protocol可以把 agent.md 的读取封装成一个工具。这样模型可以在需要时主动调用而不是每次都全量塞进上下文。下面是一个简单的 MCP 服务示例用 Node.js 实现// server.js import { Server } from modelcontextprotocol/sdk/server/index.js; import { StdioServerTransport } from modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js; import { readFileSync, existsSync } from fs; import { join } from path; const server new Server({ name: agent-md-reader, version: 0.1.0, }, { capabilities: { tools: {} } }); server.setRequestHandler({ method: tools/list }, async () ({ tools: [{ name: read_agent_md, description: 读取项目根目录的 agent.md 提示文件, inputSchema: { type: object, properties: { path: { type: string, description: 项目根目录绝对路径 } }, required: [path] } }] })); server.setRequestHandler({ method: tools/call }, async (request) { const { path } request.params.arguments; const file join(path, agent.md); if (!existsSync(file)) { return { content: [{ type: text, text: 未找到 agent.md }], isError: true }; } const content readFileSync(file, utf-8); return { content: [{ type: text, text: content }] }; }); const transport new StdioServerTransport(); await server.connect(transport);启动方式node server.js4.3 执行层CLI 脚本除了编辑器内使用也可以写一个独立的 CLI 脚本把 agent.md 和代码文件拼接成一份 prompt再调用大语言模型接口。这样能实现批量代码审查和批量任务。5. agent.md 提示词文件怎么设计这是整篇文章最核心的部分。agent.md 不是越长越好而是要“模型能看懂、能执行、能校验”。建议结构如下项目根目录 ├── agent.md # 总纲项目说明、技术栈、约束、入口 ├── agent-rules/ │ ├── code-style.md # 代码风格规范 │ ├── testing.md # 测试要求 │ └── architecture.md # 架构约束和模块边界 ├── docs/ # 人类可读的文档 └── src/ # 项目源码5.1 agent.md 总纲模板# Agent 提示文件 ## 项目概述 - 项目名称示例项目 - 技术栈TypeScript React 前端Python FastAPI 后端 - 包管理器前端 pnpm后端 uv ## 目录结构 - src/frontend/ React 前端 - src/backend/ FastAPI 后端 - tests/ 测试文件与源码目录一一对应 ## 代码约束 - 禁止在业务代码中使用 any 类型 - 所有新增函数必须包含 JSDoc 或 docstring - 错误处理统一使用 Result 模式不允许裸抛异常 ## 常见坑 - Python 依赖管理使用 uv.lock不要手动修改 requirements.txt - 前端组件必须通过 ./src/frontend/components/index.ts 导出 ## Agent 行为规则 - 修改代码前先说明思路 - 如果涉及破坏性变更先告诉人类 - 所有测试必须通过后再提交修改建议写这个文件时要遵守三条原则。第一写“标准”不写“描述”。不要写“代码要简洁”要写“函数超过 50 行必须拆分”。模型对可执行约束的遵循程度远高于模糊描述。第二写“禁止”也写“替代”。只写“不要用 any”是不够的还要写“遇到不确定类型时使用 unknown 并收窄”。模型在约束太紧时容易不知所措给它一条明确路径反而更好。第三优先级要清晰。如果 agent.md 里的规则和用户的临时 prompt 冲突应该遵循哪个建议在文件里明确写一条“临时 prompt 优先级高于 agent.md但涉及安全性和破坏性变更时需额外确认。”5.2 分模块规则示例对于大项目建议把规则的粒度拆细# agent-rules/code-style.md ## TypeScript 代码风格 - 导入排序外部库优先内部模块其次类型导入使用 type 关键字 - React 组件函数组件 hooks不使用 class 组件 - 状态管理只允许使用 zustand不引入 redux ## Python 代码风格 - 类型标注必需函数返回值必须标注 - 使用 pydantic v2 做数据校验 - 数据库访问使用 SQLAlchemy 2.0 语法6. 功能测试与效果验证写完 agent.md 之后怎么判断它真的有效建议按下面四个维度测试。6.1 上下文继承测试新建一个会话不手动写任何项目背景直接要求 AI 完成一个小任务比如“帮我在现有的路由文件里添加一个健康检查接口”。判断标准AI 是否自动读取了 agent.md。AI 是否使用了项目约定的目录和命名方式。AI 是否知道依赖管理工具和启动命令。如果 AI 还在问“你的项目用的什么框架”说明 agent.md 没有被正确加载。6.2 代码修改回归测试设计一个包含“陷阱”的修改任务。比如在项目里故意让 agent 修改一个核心模块观察它是否遵守“涉及破坏性变更前先询问”的规则。操作步骤在 agent.md 中写入修改src/core/下文件前必须先输出影响范围。请求 AI 修改一个src/core/下的函数。观察输出是否包含影响范围说明。如果 AI 直接改完就不管了说明 agent.md 的约束优先级还需要提高。6.3 代码评审批量测试使用 CLI 脚本把多个源文件依次发给大语言模型要求按照 agent.md 中的规范进行评审#!/usr/bin/env python3 批量代码评审脚本示例 import argparse import asyncio from pathlib import Path import httpx # 读取项目 agent.md def load_agent_md(root: Path) - str: agent_path root / agent.md if agent_path.exists(): return agent_path.read_text(encodingutf-8) return # 遍历目标代码文件 def collect_files(target: Path, extensions: set[str]) - list[Path]: return [p for p in target.rglob(*) if p.suffix in extensions] # 单个文件评审 async def review_file( client: httpx.AsyncClient, api_url: str, api_key: str, model: str, agent_md: str, file_path: Path, ) - dict: code file_path.read_text(encodingutf-8) messages [ { role: system, content: ( 你是资深代码评审工程师。请严格按照以下项目规范评审代码 输出问题清单和修改建议。\n\n agent_md ), }, { role: user, content: f文件路径: {file_path}\n\n代码内容:\n\n{code}\n, }, ] payload { model: model, messages: messages, temperature: 0.2, } headers {Authorization: fBearer {api_key}} response await client.post(api_url, jsonpayload, headersheaders, timeout300) response.raise_for_status() data response.json() result data[choices][0][message][content] return {file: str(file_path), review: result} # 主流程 async def main(): parser argparse.ArgumentParser(description基于 agent.md 的批量代码评审) parser.add_argument(--root, typePath, defaultPath.cwd(), help项目根目录) parser.add_argument(--target, typePath, requiredTrue, help待评审目录) parser.add_argument(--api-url, requiredTrue, helpOpenAI 兼容 API 地址) parser.add_argument(--api-key, requiredTrue, helpAPI Key) parser.add_argument(--model, defaultgpt-4o, help模型名称) parser.add_argument(--ext, nargs*, default[.ts, .py], help文件后缀) args parser.parse_args() agent_md load_agent_md(args.root) files collect_files(args.target, set(args.ext)) print(f读取到 {len(files)} 个文件待评审) async with httpx.AsyncClient() as client: tasks [ review_file( client, args.api_url, args.api_key, args.model, agent_md, f, ) for f in files ] results await asyncio.gather(*tasks, return_exceptionsTrue) for res in results: if isinstance(res, Exception): print(f评审失败: {res}) else: print(f\n### {res[file]}\n{res[review]}) if __name__ __main__: asyncio.run(main())运行方式python batch_review.py \ --target ./src/backend \ --api-url http://127.0.0.1:11434/v1/chat/completions \ --api-key local \ --model qwen2.5-coder:14b这里给的是一个 OpenAI 兼容调用模板实际模型名和接口地址需要按你使用的服务替换。如果是本地服务推荐先用小模型 小文件目录跑通再扩大范围。6.4 单元测试生成测试让 AI 基于 agent.md 中的测试规范为指定模块生成单元测试。判断标准测试文件是否放在约定的目录。是否使用了项目约定的测试框架。测试命名是否符合规范。生成的测试能否直接运行通过。7. 接口 API 与批量任务agent.md 本身不提供 API但它非常适合作为批量任务的标准输入。常见做法是把 agent.md 拼进 system prompt把一批文件作为 user 消息逐批发送给大语言模型接口。批量任务设计时建议遵循以下思路。第一个是队列拆分。不要一次性把几十个文件塞进一个请求里上下文爆掉后质量会明显下降。按文件逐个请求维持并发数在 2 到 4 个。第二个是限制范围。agent.md 里建议加一段“本次批量任务只负责评审不直接修改代码”防止模型在评审过程中顺手输出一堆改动建议之外的代码。第三个是结果回收。批量评审结果建议统一输出为 Markdown 或 JSON 文件方便后续人工确认# 输出目录结构 reports/ ├── 2025-01-15-review/ │ ├── src_backend_auth.py.md │ └── summary.json下面是 Python 脚本中调用 API 的关键代码片段核心是让 agent.md 作为 system 消息的一部分参与推理import httpx api_url http://127.0.0.1:11434/v1/chat/completions headers {Authorization: Bearer local} with open(agent.md, encodingutf-8) as f: agent_md f.read() with open(src/backend/main.py, encodingutf-8) as f: code f.read() payload { model: qwen2.5-coder:14b, messages: [ { role: system, content: f你是严格遵循项目规范的代码评审助手。\n\n{agent_md}, }, { role: user, content: f请评审以下代码\n\npython\n{code}\n, }, ], temperature: 0.2, } resp httpx.post(api_url, jsonpayload, headersheaders, timeout300) print(resp.json()[choices][0][message][content])批量任务失败时优先排查三件事API Key 是否有效、单次请求是否超出上下文限制、本地模型服务是否并发过高导致超时。建议在批处理循环里加一个简单的指数退避重试import time for attempt in range(3): try: resp httpx.post(...) break except httpx.TimeoutException: print(f第 {attempt 1} 次重试) time.sleep(5 * (attempt 1))8. 资源占用与性能观察agent.md 不涉及 GPU 推理所以资源占用的核心指标是“Token 消耗”和“上下文窗口利用率”。先看 Token 消耗。一个 5KB 左右的 agent.md 大约会消耗 1500 到 2500 个 Token具体取决于分词器。如果每次会话都完整加载一个月下来会是一笔不小的 API 开销。节省办法是拆分文件只有执行相关任务时才加载对应规则文件。再看上下文窗口。本地模型如果上下文窗口是 8Kagent.md 占 2K剩下 6K 留给代码和输出这个方案是可行的。但如果 agent.md 超过 4K再加一个大型代码文件模型很容易忘记文件末尾的内容表现为“前面遵守规范后面开始跑偏”。观察方法很简单在测试时让模型先输出“已读取 agent.md”然后随机抽查一个规则看它能不能正确复述。如果复述不清说明上下文已溢出或加载顺序不对。性能优化建议agent.md 控制在 100 行以内超过部分拆分到agent-rules/子文件。最核心的约束放在文件前 20 行模型对前文关注度通常更高。批量任务中固定的 agent.md 文本建议作为 system prompt 传递不要和代码混在 user 消息里这样模型更容易区分“规则”和“任务内容”。9. 常见问题与排查方法问题现象可能原因排查方式解决方案AI 没有自动读取 agent.md工具不支持自动读取该文件名查看工具文档确认指令文件命名规则手动输入“请阅读项目根目录下 agent.md”AI 读取了 agent.md 但不遵守规则写得太模糊或太多冲突让 AI 复述规则检查是否理解一致精简规则加入“必须”等强约束表达agent.md 太长导致上下文溢出文件超过数千行检查令牌消耗拆分为 agent.md agent-rules/ 子文件批量评审任务大量超时本地模型并发能力不足查看服务日志和请求队列降低并发数增加超时时间模型生成的代码不符合项目风格风格规范未明确写出检查 agent-rules/code-style.md补充具体示例好例 坏例修改核心模块时未先说明影响范围约束优先级设置不当确认 agent.md 中的行为规则将关键约束写入 system promptAPI 返回 401 或 403API Key 无效或无权限检查请求头更换 Key 或确认服务配置AI 输出包含额外修改建议任务边界不清晰检查 user prompt明确“只评审不修改”等边界指令10. 最佳实践与使用建议结合前面几轮测试经验这里整理一些工程化建议。第一个是版本管理。agent.md 应该像代码一样走版本管理每次修改记录 changelog。建议在文件头部加一个## Agent 提示文件版本字段方便排查问题时定位“是规则变了还是模型变了”。## Agent 提示文件版本 - 当前版本2.1.0 - 最近更新2025-01-15 - 变更内容新增批量评审规则第二个是规则可测。每条规则尽量设计成可验证的不要写“代码质量要高”而写“必须有类型标注”。这样批量评审时可以自动检查 AI 输出是否覆盖了约束项。第三个是分环境管理。开发环境、测试环境、生产环境的规则不能完全一样。生产环境的 agent.md 可以更保守比如增加“禁止生成包含测试数据的代码”“禁止输出密钥”等规则。第四个是合规边界。如果项目涉及用户数据agent.md 中必须写入隐私处理要求并且不能让 AI 接触真实敏感数据。批量任务跑在本地大语言模型上时数据不出内网风险更低如果使用云端 API需要注意数据出境和数据留存问题。11. 总结与下一步agent.md 最值得尝试的点是它把“项目上下文”这个抽象概念落成了一个可维护、可版本化、可批量复用的文本文件。它不需要你换编辑器不需要重写工作流只需要你花半小时把项目和 AI 的约定写清楚之后每一次会话、每一批代码评审都能复用这份约定。建议第一次尝试时先做三件事写一个不超过 60 行的 agent.md只包含项目概述、技术栈、目录结构和三条硬性约束。新建一个会话让 AI 读这个文件然后完成一个简单的代码修改任务。对照本文的测试维度看它是否正确遵循了约束。最容易踩的坑是试图一次把规则写全。多写多错规则之间互相冲突模型反而会选择一个“看起来最安全”的执行路径。更稳妥的做法是先少后多验证一条加一条。后续可以扩展的方向有几个把 agent.md 纳入团队 CI让每次提交的代码自动经过基于 agent.md 的 AI 评审或者把 agent.md 与本地部署的大语言模型结合搭建一个完全内网的批量代码审查服务再进一步还可以把 agent.md 的能力封装成 MCP 工具让不同的 Agent 产品共享同一份项目规则。整体来说这是一条“低门槛、可累积、有杠杆”的路线越早把项目知识固化下来后面的 AI 辅助开发体验就越稳。