AGENTS.md 完全指南：AI Agent 项目文档标准

什么是 AGENTS.md？

AGENTS.md 是一个专门为 AI Agent 项目设计的文档标准，类似于传统软件项目中的 README.md，但专门针对 AI Agent 的特殊需求进行了优化。

agents.md 网站介绍

agents.md 是一个专门展示和管理 AI Agent 项目文档的平台，为开发者提供了标准化的文档模板和最佳实践指南。

网站核心功能

AGENTS.md 标准文档结构

一个完整的 AGENTS.md 文档应该包含以下核心部分：

# Agent Name

## 基本信息
- **Agent 类型**: 聊天助手/任务自动化/数据分析/代码生成
- **版本**: v1.0.0
- **创建日期**: 2024-01-15
- **最后更新**: 2024-01-20
- **维护者**: 开发团队名称
- **许可证**: MIT/Apache 2.0/其他

## 简介
简要描述 Agent 的功能、用途和主要特性。

## 功能特性

### 核心功能
- 🎯 **主要功能1**: 详细描述
- 🔧 **主要功能2**: 详细描述
- 📊 **主要功能3**: 详细描述

### 支持的操作
- [ ] 文本处理
- [ ] 数据分析
- [ ] 代码生成
- [ ] 图像处理
- [ ] 文件操作

### 限制和约束
- 不支持的操作类型
- 性能限制说明
- 安全限制说明

## 配置

### 环境要求
- Python 3.8+
- Node.js 16+
- 其他依赖

### 模型配置
```yaml
model:
  name: "claude-3-sonnet"
  temperature: 0.7
  max_tokens: 4000
  top_p: 0.9

agent:
  name: "MyAgent"
  description: "Agent description"
  version: "1.0.0"
```

### 环境变量
```bash
OPENAI_API_KEY=your_api_key
CLAUDE_API_KEY=your_claude_key
AGENT_DEBUG=true
```

提示词文档化最佳实践

AGENTS.md 的一个重要特色是对提示词的标准化文档管理：

系统提示词文档

## 系统提示词

### 主提示词
```
你是一个专业的代码审查助手。你的任务是：

1. 分析代码质量和潜在问题
2. 提供具体的改进建议
3. 确保代码符合最佳实践

请始终保持：
- 客观和建设性的反馈
- 详细的解释和示例
- 友好和专业的语调
```

### 角色定义
- **身份**: 代码审查专家
- **专业领域**: 软件开发、代码质量
- **交互风格**: 专业、友好、详细
- **输出格式**: 结构化反馈

功能提示词模板

## 功能提示词

### 代码审查功能
```
请审查以下代码：

{code_input}

请从以下维度进行分析：
1. 代码逻辑正确性
2. 性能优化建议
3. 安全性考虑
4. 可维护性评估
5. 最佳实践符合度

输出格式：
- 问题等级：高/中/低
- 具体问题描述
- 改进建议
- 示例代码（如适用）
```

### 参数说明
- `{code_input}`: 待审查的代码内容
- `review_level`: 审查严格程度 (strict/normal/lenient)
- `focus_areas`: 重点关注领域数组

实际项目案例分析

案例1：代码审查 Agent

# Code Review Agent

## Agent 配置
```yaml
agent:
  name: "CodeReviewAgent"
  type: "code_analysis"
  model: "claude-3-sonnet"
  
capabilities:
  - code_quality_analysis
  - security_vulnerability_detection
  - performance_optimization_suggestions
  - best_practices_validation

supported_languages:
  - python
  - javascript
  - typescript
  - java
  - go
```

## 使用示例
```python
from code_review_agent import CodeReviewAgent

agent = CodeReviewAgent()
result = agent.review_code(
    code=code_content,
    language="python",
    focus_areas=["security", "performance"]
)
```

案例2：数据分析 Agent

# Data Analysis Agent

## 数据处理能力
- 📈 **统计分析**: 描述性统计、相关性分析
- 🧹 **数据清洗**: 缺失值处理、异常值检测
- 📊 **可视化**: 图表生成、交互式仪表板
- 📝 **报告生成**: 自动化分析报告

## 工作流程
1. 数据接入和验证
2. 数据质量评估
3. 探索性数据分析
4. 统计建模（如需要）
5. 结果可视化
6. 报告生成和导出

## 输入格式支持
- CSV, JSON, Excel
- 数据库连接 (PostgreSQL, MySQL)
- API 数据源
- 实时数据流

版本控制和协作

Git 集成最佳实践

# .gitignore 示例
# Agent 配置文件中的敏感信息
.env
config/secrets.yaml
*.key

# 模型缓存文件
models/cache/
*.model
*.pkl

# 日志文件
logs/
*.log

# 临时文件
temp/
.tmp/

版本管理策略

# 版本示例
v1.0.0 - 初始发布版本
v1.1.0 - 新增数据导出功能
v1.1.1 - 修复数据处理bug
v2.0.0 - 重构提示词系统（破坏性更新）

# CHANGELOG.md
## [1.2.0] - 2024-01-20

### Added
- 新增多语言支持功能
- 添加批量处理模式
- 集成新的数据可视化组件

### Changed
- 优化提示词响应速度
- 更新模型配置参数
- 改进错误处理机制

### Fixed
- 修复数据导出格式问题
- 解决并发处理时的内存泄漏
- 修正配置文件解析错误

测试和质量保证

Agent 测试策略

# tests/test_agent_core.py
import pytest
from my_agent import CodeReviewAgent

class TestCodeReviewAgent:
    def setup_method(self):
        self.agent = CodeReviewAgent()
    
    def test_code_analysis_basic(self):
        code = "def hello(): print('Hello World')"
        result = self.agent.analyze_code(code, language="python")
        
        assert result.status == "success"
        assert len(result.suggestions) >= 0
        assert result.quality_score is not None
    
    def test_security_vulnerability_detection(self):
        vulnerable_code = "eval(user_input)"
        result = self.agent.analyze_code(vulnerable_code, language="python")
        
        assert any("security" in issue.category for issue in result.issues)
        assert result.security_score < 0.5

# tests/test_integration.py
import pytest
from my_agent import CodeReviewAgent
from unittest.mock import patch

class TestAgentIntegration:
    @patch('my_agent.openai_client')
    def test_full_review_workflow(self, mock_client):
        # 模拟 API 响应
        mock_client.chat.completions.create.return_value = mock_response
        
        agent = CodeReviewAgent()
        result = agent.full_review(
            code_file="sample_code.py",
            review_type="comprehensive"
        )
        
        assert result.review_completed
        assert len(result.recommendations) > 0
        assert result.execution_time < 30  # 30秒内完成

性能基准测试

# benchmarks/performance_test.py
import time
import statistics
from my_agent import CodeReviewAgent

def benchmark_agent_performance():
    agent = CodeReviewAgent()
    test_cases = load_test_cases()
    
    execution_times = []
    
    for test_case in test_cases:
        start_time = time.time()
        result = agent.analyze_code(test_case.code)
        end_time = time.time()
        
        execution_times.append(end_time - start_time)
    
    return {
        "avg_time": statistics.mean(execution_times),
        "median_time": statistics.median(execution_times),
        "max_time": max(execution_times),
        "min_time": min(execution_times)
    }

部署和监控

容器化部署

# Dockerfile
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

# 安装依赖
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

# 复制 Agent 代码
COPY src/ ./src/
COPY AGENTS.md ./
COPY config/ ./config/

# 设置环境变量
ENV PYTHONPATH=/app/src
ENV AGENT_ENV=production

# 健康检查
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=10s --start-period=5s --retries=3 \
    CMD python -c "from src.health_check import check_agent_health; check_agent_health()"

# 启动 Agent
CMD ["python", "src/main.py"]

监控和日志

# monitoring/agent_monitor.py
import logging
import time
from prometheus_client import Counter, Histogram, Gauge

# 定义监控指标
agent_requests_total = Counter('agent_requests_total', 'Total agent requests')
agent_request_duration = Histogram('agent_request_duration_seconds', 'Agent request duration')
agent_active_sessions = Gauge('agent_active_sessions', 'Active agent sessions')

class AgentMonitor:
    def __init__(self):
        self.logger = logging.getLogger(__name__)
    
    def log_request(self, request_type, duration, status):
        agent_requests_total.inc()
        agent_request_duration.observe(duration)
        
        self.logger.info(f"Agent request completed", extra={
            "request_type": request_type,
            "duration": duration,
            "status": status,
            "timestamp": time.time()
        })

社区贡献和开源实践

贡献指南

开源许可和合规

# LICENSE 文件示例
MIT License

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