Prime Agent：一种自我改进的 RLM 框架

语言模型是顺序处理器，但长时程智能体能力需要模型权重和活动上下文之外的外部信息与计算。Prime Agent 是一个用于长时程评估和编码智能体工作流的开源框架。一个持久化的 IPython REPL 遵循 Recursive Language Model 抽象，用于程序化上下文处理和测试时计算，而 Continual Harness 则在多条轨迹之间保留历史、记忆、技能、提示词和子智能体规范。递归子智能体通过直接的智能体间通信进行协作，Agents View 让人类能够检查和管理由守护进程支持的会话。Prime Agent 将执行、恢复、验证和资源核算标准化，同时将策略构建留给模型。这种低摩擦、富有表达力的膜层可防止框架故障变成模型故障，并将测量推向模型真实的最大底层能力。Prime Agent 将 ARC-AGI-3 RHAE Best@1 从 30% 提升到 95.5%，并在长上下文编码、GPU 内核生成、模拟器构建以及自主 nanoGPT 速通等任务中达到或超过原生框架和流行框架。在 Factorio 上，我们发现精炼使持续技术进展成为可能，而专用子智能体支持并行化工作。代码可在 https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime-agent 获取。