在AI编程助手领域，一个长期存在的痛点是模型知识库的滞后性，这常导致其生成基于过时API的代码。Vercel的研究团队针对这一核心问题，对两种为AI代理提供最新Next.js 16框架文档的方法进行了系统性评估。传统方案“技能包”是一种按需调用的知识模块，而他们提出的创新方案“AGENTS.md”则是一个持久化、直接嵌入在项目中的Markdown文件。令人惊讶的是，实验结果颠覆了预期：一个经过压缩、仅8KB大小的文档索引被嵌入到AGENTS.md中后，在评估中实现了100%的完美通过率。相比之下，即使为“技能包”提供了明确的触发指令，其最高通过率也仅为79%。这一发现不仅展示了嵌入式、轻量级知识索引的显著优势，更可能预示着AI代理获取和利用上下文知识方式的根本性转变。它为解决AI工具在快速迭代的技术生态中保持同步的难题，提供了一个高效、可靠的工程化路径，对提升开发效率与代码质量具有重要实践意义。