Introduzione
Agents.md è un file Markdown pensato per guidare gli agent AI all'interno di un repository e compare subito accanto al codice; serve a documentare comandi, test e convenzioni che prima finivano solo nei README umani
Definizione rapida
Agents.md è un README per agent AI che specifica come comportarsi nel repo in poche linee
Contesto
Prima di Agents.md, ogni tool per sviluppo assistito da AI usava impostazioni proprie: configurazioni diverse, formati incompatibili e spesso informazioni sparse tra file di progetto. Agents.md propone uno standard unico, leggibile dagli agenti automatizzati come OpenAI Codex, Cursor, Gemini CLI o Amp di Sourcegraph. Il valore pratico è ridurre la frammentazione e permettere agli agenti di eseguire build, test e controlli PR rispettando le stesse regole del team.
Il problema / Sfida
Molti agent AI agivano come "generalisti" che provavano a indovinare i comandi o a usare convenzioni non documentate, causando errori o comportamenti incoerenti. La mancanza di una guida standardizzata nelle codebase incrementa il rischio di azioni sbagliate e crea dipendenza da strumenti specifici.
Soluzione / Approccio
Agents.md risolve il problema spostando le istruzioni operative dal README umano a un file dedicato, strutturato per essere parsato automaticamente. Alcuni punti chiave:
- Documentare comandi di build, test e lint specifici del progetto
- Fornire regole di comportamento che gli agenti devono seguire
- Posizionare file agents.md in sottocartelle per comportamento modulare in monorepo
Definizione breve
Un Agents.md è un file di progetto che insegna agli agenti come operare correttamente dentro il repo
Cosa cambia nella pratica
Con Agents.md gli agenti possono automatizzare attività ripetitive seguendo le stesse convenzioni del team, riducendo la probabilità di "hallucination" operativa e aumentando coerenza tra strumenti diversi. Inoltre la possibilità di avere più agents.md in sotto-cartelle permette ai monorepo di mantenere policy diverse per frontend, backend e infrastruttura senza confusione.
Cosa osservare (rischi e adozione)
Il successo di Agents.md dipende dall'adozione: se piattaforme come GitHub o framework principali inizieranno a generare o riconoscere automaticamente il file, la diffusione può accelerare. Rischi possibili includono una deriva proprietaria del formato se un singolo vendor introducesse estensioni incompatibili, reintroducendo frammentazione.
Conclusione
Agents.md è un'aggiunta minimale ma strategica: standardizza il modo in cui agenti AI interagiscono con i repository, migliorando affidabilità e interoperabilità. Adottarlo significa rendere gli agenti più efficienti e meno inclini a errori operativi.
FAQ
Agents.md in breve: come funziona e perché conviene
- Agents.md specifica comandi e regole per agenti AI nel repo
- Può essere multiplo e collocato nelle sottocartelle per modularità
- Supportato da più vendor ma il futuro richiede consenso sull'implementazione
Domande frequenti
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Cos'è Agents.md e a cosa serve?
Agents.md è un file Markdown che documenta comandi operativi e convenzioni per agenti AI, consentendo loro di agire coerentemente nel repository.
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Come aiuta Agents.md a ridurre gli errori degli agenti?
Fornendo istruzioni esplicite su build, test e regole, Agents.md riduce le azioni basate su ipotesi e limita le "hallucinations" operative.
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Si può usare più di un Agents.md nello stesso repo?
Sì: collocando agents.md nelle sottocartelle si ottiene comportamento su misura per moduli, utile nei monorepo.
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Agents.md limita la scelta degli strumenti?
Al contrario: lo standard mira a migliorare l'interoperabilità tra tool, ma richiede attenzione per evitare estensioni proprietarie che frammentino l'ecosistema.
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Chi supporta Agents.md oggi?
OpenAI e partner come Factory.ai, Sourcegraph e Google hanno mostrato supporto; l'adozione diffusa dipenderà da integrazioni con piattaforme come GitHub e GitLab.
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Quando dovrei aggiungere Agents.md al mio progetto?
Inseriscilo se usi agenti automatizzati o prevedi automazioni che eseguono build, test o PR checks; è particolarmente utile nei team che vogliono coerenza tra strumenti.