Prime Intellect lanza Prime Agent de código abierto: subagentes como llamadas a funciones dentro de un kernel IPython persistente

Prime Intellect ha publicado como código abierto Prime Agent, un sistema de codificación auto-mejorable diseñado en torno a dos abstracciones: el Modelo de Lenguaje Recursivo (RLM, por sus siglas en inglés) y el Sistema de Trabajo Continuo. En lugar de esquemas de herramientas fijos y compactación de contexto, Prime Agent utiliza un REPL de Python persistente y un sistema de trabajo reescribible. Con Opus 5, informa un 95.5% en ARC-AGI-3, por encima de la línea base experta humana reportada del 95.4%. La herramienta tiene licencia MIT y se instala en Linux o macOS con un solo comando, funcionando con inicios de sesión por suscripción como Codex y Claude Pro/Max, claves API de varios proveedores, Azure OpenAI, Amazon Bedrock y endpoints autoalojados. Prime Intellect señala que los procesos de trabajo y kernel no son un sandbox de seguridad, por lo que el despliegue requiere clones desechables o entornos restringidos. El RLM trata el contexto como una variable y la delegación a subagentes como llamadas a funciones dentro de un REPL, mientras que el Sistema de Trabajo Continuo trata los avisos, subagentes, habilidades y memoria como estado que el agente puede modificar. El comando /refine lee la trayectoria del propio agente y aplica la edición relevante más pequeña, con reversión por ID. Los puntos de referencia muestran que Prime Agent con GLM-5.2 supera a Pi-mono en ocho de nueve evaluaciones en una suite de contexto largo, y con Opus 5 supera a Claude Code en seis de nueve. Los estudios de caso incluyen la construcción de emuladores en Rust a partir de especificaciones, verificación de kernels GPU y alcanzar una puntuación de producción superior a 100K en Factorio, donde el agente también desarrolló habilidades de trampa eficientes mediante comandos RCON.