Komunitas pengembangan perangkat lunak sedang menyaksikan adopsi cepat dari AGENTS.md, sebuah format file markdown yang distandarisasi untuk memberikan instruksi dan konteks kepada AI coding agent. Dengan lebih dari 20.000 proyek open-source yang sudah mengimplementasikan format ini, hal ini menunjukkan pergeseran signifikan dalam cara developer menyusun repository mereka untuk bantuan AI.
Statistik Adopsi:
- Proyek yang Menggunakan Format: 20.000+ proyek open-source
- Repositori OpenAI: 88 file AGENTS.md di berbagai paket
- Adopter Utama: OpenAI Codex , Apache Airflow , Temporal SDK , PlutoLang
Masalah Standardisasi dan Solusinya
Kemunculan AGENTS.md mengatasi lanskap yang terfragmentasi di mana berbagai tool AI coding menggunakan file instruksi proprietary mereka sendiri. Claude Code menggunakan CLAUDE.md, Cursor memiliki file .cursor, dan agent lainnya menggunakan berbagai konvensi penamaan. Inkonsistensi ini memaksa developer untuk memelihara beberapa file instruksi untuk tool yang berbeda, menciptakan overhead dan kebingungan yang tidak perlu.
Format AGENTS.md bertujuan untuk menyatukan pendekatan ini dengan menetapkan satu lokasi yang dapat diprediksi di mana semua AI coding agent dapat menemukan panduan spesifik proyek. Format ini sengaja dibuat sederhana - hanya markdown standar tanpa field wajib atau struktur yang kaku, memungkinkan developer untuk menyertakan informasi apa pun yang mereka anggap perlu untuk proyek spesifik mereka.
Format File Agen Saat Ini Berdasarkan Tool:
- Claude Code: CLAUDE.md
- Cursor: file .cursor
- Jules (Google): AGENTS.md
- Gemini Code Assist: Nama file khusus (dapat dikonfigurasi)
- Factory: Berbagai format
- Codex: AGENTS.md
Perdebatan Komunitas tentang Pemisahan dari File README
Titik diskusi yang signifikan dalam komunitas developer berpusat pada apakah AGENTS.md harus ada terpisah dari file README.md tradisional. Beberapa developer berargumen bahwa informasi yang biasanya ditemukan di AGENTS.md - seperti perintah build, prosedur testing, dan konvensi coding - akan sama berharganya bagi kontributor manusia dan harus diintegrasikan ke dalam dokumentasi yang sudah ada seperti file README.md atau CONTRIBUTING.md.
Namun, pendukung format terpisah menunjuk pada pertimbangan praktis seputar manajemen konteks untuk sistem AI. Tidak seperti manusia yang dapat membaca bagian yang relevan secara selektif, AI agent sering memproses seluruh dokumen, membuat instruksi yang ringkas dan terarah lebih efisien dan hemat biaya dalam hal penggunaan API.
Orang-orang terlalu malas untuk menulis dokumentasi untuk orang lain, tapi anehnya mereka mau melakukannya untuk robot.
Pengamatan ini menyoroti fenomena menarik di mana umpan balik langsung dan penggunaan yang konsisten oleh AI agent memberikan motivasi yang lebih kuat untuk memelihara dokumentasi dibandingkan dengan dokumentasi tradisional yang berorientasi pada manusia yang mungkin tidak dibaca.
Implementasi Teknis dan Struktur Hierarkis
Format ini mendukung implementasi hierarkis, memungkinkan proyek untuk menempatkan file AGENTS.md di subdirektori untuk kontrol yang lebih granular. Ketika konflik muncul antara level yang berbeda, file yang paling dekat dengan kode yang diedit akan didahulukan, dengan prompt pengguna eksplisit mengesampingkan segalanya.
Beberapa developer telah mengusulkan pendekatan yang lebih canggih, menyarankan struktur berbasis folder dengan file khusus untuk aspek yang berbeda seperti autentikasi, performa, dan testing. Ini akan memungkinkan AI agent untuk mengakses hanya konteks yang relevan tanpa memproses informasi yang tidak perlu, berpotensi meningkatkan akurasi respons dan mengurangi penggunaan token.
Panduan Implementasi AGENTS.md:
- Lokasi: Direktori root dari repositori
- Format: Standard Markdown tanpa field yang diwajibkan
- Hierarki: Mendukung file bersarang dalam subdirektori
- Resolusi Konflik: File yang paling dekat dengan kode yang diedit memiliki prioritas
- Contoh Konten: Perintah build, prosedur pengujian, konvensi coding, panduan keamanan
Adopsi Industri dan Dukungan Tool
Pemain besar di ruang AI coding mulai menyelaraskan dengan standar AGENTS.md. Agent Jules milik Google sudah mendukung format ini, dan tool lainnya sedang menambahkan kompatibilitas. Upaya standardisasi ini melibatkan kolaborasi antara tim dari OpenAI, Google, Cursor, dan platform pengembangan AI terkemuka lainnya.
Fleksibilitas format ini telah berkontribusi pada kesuksesan adopsinya. Proyek dapat menyertakan segala hal mulai dari perintah build sederhana hingga panduan arsitektur yang kompleks, pertimbangan keamanan, dan prosedur deployment. Kurangnya persyaratan yang kaku berarti tim dapat menyesuaikan format dengan kebutuhan spesifik mereka sambil mempertahankan kompatibilitas di berbagai tool AI.
Implikasi Masa Depan untuk Workflow Pengembangan
Adopsi luas AGENTS.md mencerminkan pergeseran yang lebih luas dalam praktik pengembangan perangkat lunak seiring AI coding assistant menjadi lebih umum. Developer menemukan bahwa membuat instruksi yang jelas dan terstruktur untuk AI agent sering kali juga menguntungkan anggota tim manusia, yang mengarah pada dokumentasi proyek yang lebih baik secara keseluruhan.
Seiring format ini terus berkembang, komunitas sedang mengeksplorasi fitur tambahan seperti direktif import untuk instruksi bersama dan integrasi yang lebih baik dengan tool pengembangan yang sudah ada. Kesuksesan AGENTS.md mungkin menandakan awal dari pendekatan yang lebih terstandarisasi untuk kolaborasi manusia-AI dalam pengembangan perangkat lunak.
Referensi: AGENTS.md