Prime Intellect veröffentlicht Open-Source Prime Agent: Sub-Agenten als Funktionsaufrufe in einem persistenten IPython-Kernel

Prime Intellect hat Prime Agent als Open Source veröffentlicht, eine selbstverbessernde Coding-Umgebung, die um zwei Abstraktionen herum entwickelt wurde: das rekursive Sprachmodell (Recursive Language Model, RLM) und die kontinuierliche Umgebung (Continual Harness). Anstelle fester Tool-Schemas und Kontextkompression verwendet Prime Agent eine persistente Python-REPL und eine beschreibbare Umgebung. Mit Opus 5 werden 95,5 % bei ARC-AGI-3 berichtet, was über der angegebenen menschlichen Experten-Baseline von 95,4 % liegt. Das Tool ist MIT-lizenziert und lässt sich mit einem Befehl unter Linux oder macOS installieren. Es funktioniert mit Abonnement-Logins wie Codex und Claude Pro/Max, API-Schlüsseln verschiedener Anbieter, Azure OpenAI, Amazon Bedrock und selbst gehosteten Endpunkten. Prime Intellect weist darauf hin, dass Worker- und Kernel-Prozesse keine Sicherheits-Sandbox darstellen. Für die Bereitstellung sind daher Wegwerf-Klone oder eingeschränkte Umgebungen erforderlich. Das RLM behandelt Kontext als Variable und die Delegation an Unteragenten als Funktionsaufrufe innerhalb einer REPL, während die kontinuierliche Umgebung Prompts, Unteragenten, Fähigkeiten und Speicher als Zustand behandelt, den der Agent ändern kann. Der Befehl /refine liest die eigene Trajektorie des Agenten und wendet die kleinste relevante Änderung an, mit Rollback per ID. Benchmarks zeigen, dass Prime Agent mit GLM-5.2 bei acht von neun Bewertungen in einer Langkontext-Suite besser abschneidet als Pi-mono, und mit Opus 5 schlägt es Claude Code bei sechs von neun Bewertungen. Fallstudien umfassen das Erstellen von Emulatoren in Rust aus einer Spezifikation, die Verifikation von GPU-Kerneln und das Erreichen einer Produktionspunktzahl von über 100.000 in Factorio, wobei der Agent auch effiziente Cheat-Fähigkeiten über RCON-Befehle entwickelte.