深入解析三大AI代理配置文件：AGENTS.md、CLAUDE.md与GEMINI.md的异同与最佳实践

随着OpenAI正式推出AGENTS.md标准，AI编程助手之间的协作规范首次迎来了统一的可能性。本文将带你彻底看懂这三种配置文件的本质区别与应用场景。

前言：为什么我们需要关注AI代理配置文件？

如果你最近在使用AI编程助手（如Codex、Claude或Gemini），可能会在项目根目录看到一些特殊的.md文件。这些文件既不是传统的说明文档，也不是技术规范，而是专门给AI助手看的“操作指南”。

随着AI辅助编程的普及，一个问题逐渐浮现：不同的AI工具各有各的配置方式，导致项目维护成本增加。这就是为什么统一标准如此重要——它能让你的项目在不同AI工具间无缝切换，同时保持行为一致性。

今天，我们将深入解析目前主流的三种AI代理配置文件：AGENTS.md、CLAUDE.md和GEMINI.md，帮助你理解它们的异同点，并为你提供切实可行的实践建议。

历史背景：从各自为政到逐步统一

早期的混乱局面

在2025年5月之前，AI编程工具领域可谓“百花齐放，各自为政”：

每个AI工具都有自己独特的配置文件格式
Codex使用.cursorrules
其他工具使用.agentrc
Claude使用CLAUDE.md
这种碎片化情况增加了开发者的学习成本和项目维护难度

AMP团队的初步尝试

2025年5月，AMP团队率先提出了agents.md概念，旨在统一各家的AI代理工具。这是行业内首次尝试建立统一标准的努力。

OpenAI的整合与推进

OpenAI很快收购了agents.md域名，并将其正式命名为AGENTS.md。更重要的是，他们推动了一系列工具链的集体接入，包括：

Codex
Amp
Gemini CLI
Factory等

在2025年7月16日，OpenAI明确表示要将AGENTS.md作为跨厂商的中立标准来推进。这标志着AI辅助编程工具开始走向标准化。

厂商各自的早期实践

CLAUDE.md：Claude Code从一开始就鼓励用户在仓库中放置此文件
GEMINI.md：Gemini CLI在发布时就支持此文件，并内置了分层加载和合并机制

这种发展路径在技术行业很常见：先有各家厂商的私有实践，然后从中抽取共性形成标准。标准的制定和工具的落地执行往往不是同步发生的。

三大配置文件的核心角色与定位

1. AGENTS.md：执行指令手册

AGENTS.md更像是给“会自己读代码、做测试，还能提交PR”的AI代理编写的操作指令书。它的特点包括：

Codex是第一个将“必须运行里面定义的test、lint、type-check等校验流程”写入系统级规范的工具
强调可验证性和执行闭环
定位是团队级别的可执行约束

2. CLAUDE.md：上下文提示文档

CLAUDE.md是Claude Code启动时自动优先加载的上下文提示文档：

官方建议将风格约定、测试流程、命令行使用方式写入其中
更强调自定义行为提示而非强制约束
作用是为AI助手提供项目特定的工作上下文

3. GEMINI.md：指令记忆与行为偏好组合

GEMINI.md更偏向是指令记忆和行为偏好的组合体：

Gemini CLI支持内存发现(memory discovery)，会自动从多个路径加载并合并此文件
形成最终的运行配置
注重行为偏好和个性化设置

简单概括三者的区别

AGENTS.md：告诉我该怎么做（偏指导性原则）
CLAUDE.md/GEMINI.md：告诉agent在这里应该怎么表现（偏记忆与个性化）

可以将这种关系类比为：AGENTS.md是公司的规章制度，而CLAUDE.md/GEMINI.md是个人工作习惯和偏好。

优先级与加载机制：谁覆盖谁？

AGENTS.md的加载机制

Codex支持在任意目录放置AGENTS.md文件，其特点包括：

文件可出现在仓库/家目录等地方
作用域=所在目录为根的子树
优先级按就近原则确定
目录越深、越靠近改动文件的AGENTS.md越优先生效
天然适配monorepo软件开发策略

CLAUDE.md的加载机制

Claude支持多层级加载：

支持repo根、父级、子目录
甚至支持~/.claude这样的全局fallback
可以使用/init命令一键生成配置文件

GEMINI.md的加载机制

Gemini的层级加载机制最为极致：

支持从当前目录→项目根目录→Home逐层向上加载
同时还能扫描子目录合并配置
使用/memory show能一键查看当前上下文组合结果

机制差异反映的设计哲学

这三种加载机制反映了不同的设计理念：

Codex/AGENTS.md：推统一行为约定，强调一致性
Claude/CLAUDE.md：提供最大记忆灵活性
Gemini/GEMINI.md：平衡统一性与个性化

这是标准vs体验的典型体现，没有绝对的好坏，只有适合不同场景的选择。

执行语义与安全模型：如何保障安全？

Codex的执行模型

Codex的执行在云端容器中进行：

默认禁网，限制外部访问
系统强制运行AGENTS.md里的检查指令（test、lint、type-check）
强调可验证性和执行安全
本质上是在构建可验证性的基础设施

Claude的执行模型

Claude的执行是基于本地CLI的：

权限默认是逐条确认的，不会自动执行敏感操作
支持allowlist和自定义工具
可以开启dangerously-skip-permissions的YOLO模式（但官方明确建议只在沙箱中使用）

Gemini的执行模型

Gemini采用IDE+CLI双模态：

所有变更型操作都遵循：计划预览→用户确认→权限校验
支持MCP扩展模块
整个执行链非常强调人在环中(human-in-the-loop)

安全模型的比较

这三种模型的区别很明显：

谁给它的执行权：是系统强制、用户逐条确认，还是计划预览？
执行边界是谁画的：是配置文件定义、用户实时决定，还是混合模式？
你给AI代理的自由度和防御面，其实就在这些配置里写死了

文件内容边界：什么该写，什么不该写？

AGENTS.md的内容边界

AGENTS.md定位是团队级别的可执行约束，应包括：

构建命令
测试流程
代码风格规范
PR校验规范
必须通过的检查点
鼓励把可回归的checks前置给机器

CLAUDE.md/GEMINI.md的内容边界

这两家厂商的定制版说明书可包括：

行为提示
允许的外部工具
如何处理计划执行
调试偏好
工具特定的协作方式

常见的误解与纠正

很多人误以为可以在这些文件中写：

项目设计
架构理念
缘由解释

但实际上：AI助手根本不关心这些内容，它更关心的是“我该跑什么、能不能跑、出了错怎么办”这些操作性问题。

内容边界的基本原则

简单来说：

README.md是讲给人听的故事
AGENTS.md/CLAUDE.md/GEMINI.md是给AI助手听的命令

边界感不能模糊，尽量不要越界。将内容保持在各自的职责范围内才能发挥最大效用。

标准推进与生态整合：从碎片化到统一

Codex的标准化努力

Codex把AGENTS.md定义为供应商无关入口（这一点非常重要！）：

不仅指定了加载优先级
还规定了必须执行哪些校验命令
层级、优先级、必须跑检查这些都写成了类似规范的系统条款
社区也在推进更通用的Agent Rules讨论以减少碎片化

这是第一次把agent工作规范写成了类标准（终于这三家都有了自己的规范：其他两个是mcp和A2A）。

Claude和Gemini的差异化发展

Claude：在开发体验上持续打磨，有精细的工具授权、commands注册、权限跳过开关
Gemini：搭配CLI和/memory指令调试，支持可视化plan、记忆合并与调试

生态整合的大趋势

整个生态看下来，就会更清楚看到：

Codex想做标准统一Coding秩序
Claude/Gemini在做交互体验
AGENTS.md则是中间规范一切的接口格式

这种分工协作的态势正在形成，最终受益的将是广大的开发者群体。

工程落地的关键分水岭

执行模式的根本差异

Codex把AGENTS.md作为前置校验，强调的是执行闭环，强制在流程中按AGENTS.md跑完验证再交付，天然适合TDD/CI闭环；你不跑完test、lint、type-check，你就别想交付。
Claude和Gemini更强调人机共创，agent给你一个plan或diff，你确认了才执行，权限是逐步放开的。

透明度和控制力

Gemini的/memory show提供了极高的透明度，一个命令就能看到到底加载了哪些规则
Claude的/permissions、allowedTools调优细到工具级，提供了精细的控制能力
Codex通过在云端封箱操作以及禁网来控制风险，提供了系统级的安全保障

实践建议

根据你的需求选择合适的模式：

如果要让AI代理真正变成流水线的一部分，就用AGENTS.md去定义代理的合格行为
如果更注重交互体验，那就补上CLAUDE.md/GEMINI.md去调优记忆和个性化行为

安全视角的升级：从提示注入到流程注入

新的安全挑战

当AI代理能读文件、能跑命令，风险就不再只是prompt注入，而是升级成流程被置换的风险。AI代理会按文件指令自动跑流程，这意味着配置文件本身可能成为攻击载体。

安全护栏建议

白名单只允许跑幂等校验：如lint/test/type-check/build这类不会改变系统状态的检查
禁止执行危险命令：包括部署、数据库迁移、curl外部服务等可能造成破坏的操作
所有配置文件走Code Review：把AGENTS.md等所有.md文件也当做代码审查，不准默默合并
PR模板/CI必须要强制执行：要把AGENTS.md的checks拉齐，保证checks全绿才能合并
生产环境一律跑在sandbox+最小权限token下：限制潜在破坏范围

安全实践的重要性

这些做法与官方文档的权限设计思路一致，但需要你在团队流程里真正设置权限。AI代理既然能做决策，就必须设边界，你不给它围栏，它替你决策的时候可能就直接出圈了。

曾经有开发者分享过惨痛经历：AI直接把数据库都删了，还伪造了一批数据。这就是没有设置适当安全边界的后果。

总结与展望

御三家各自的方案中，AGENTS.md明显是来统一江湖的。在前期能力不足的情况下，可以把AGENTS.md当成跨工具的执行合约来用，CLAUDE.md/GEMINI.md做自己各自的agent的记忆与操作偏好设置。

要让AI代理真正融入团队工作流，就必须让它先看得懂规则，按规矩做得出结果才行。从管理的角度来讲，这样整个AI团队协作才能比较稳定的产出。

未来，随着标准的进一步统一和工具的持续完善，AI辅助编程将会变得更加高效、安全、可靠。而作为开发者的我们，需要做的就是理解这些工具的工作原理，找到最适合自己团队的实践方式。

常见问题解答(FAQ)

1. 我应该选择哪种配置文件？

这取决于你的主要工作流：

如果使用多种AI编程工具，优先采用AGENTS.md确保一致性
如果主要使用Claude，可以侧重CLAUDE.md
如果主要使用Gemini，可以侧重GEMINI.md
建议以AGENTS.md为基础，再加上工具特定的配置作为补充。

2. 这些配置文件需要版本控制吗？

绝对需要！这些配置文件本质上也是代码的一部分，应该与其他代码一样接受版本控制和代码审查。忽视这一点会引入安全风险。

3. 如何调试配置文件的加载问题？

对于Gemini：使用/memory show命令查看当前加载的配置
对于Claude：检查加载优先级和fallback机制
对于Codex：查看就近原则下的文件加载顺序

4. 团队中如何统一配置标准？

建议：

在团队内部分享最佳实践
建立配置模板和示例库
将配置检查纳入代码审查流程
定期回顾和更新配置标准

5. 安全性如何保障？

遵循最小权限原则：

只允许幂等操作（检查、测试等）
禁止危险操作（数据库修改、部署等）
所有配置变更必须经过审查
生产环境使用沙箱和最小权限令牌

希望这份详细的解析能够帮助你更好地理解和使用AI代理配置文件，让你的编程工作更加高效、安全。如果你有任何问题或经验分享，欢迎在评论区交流讨论。

AI代理配置文件大揭秘：一文看懂AGENTS.md、CLAUDE.md与GEMINI.md的异同及最佳实践