Prime IntellectがオープンソースのPrime Agentをリリース：永続的IPythonカーネル内でサブエージェントを関数呼び出しとして実行

Prime Intellectが、自己改善型コーディングハーネス「Prime Agent」をオープンソース化しました。これは、再帰型言語モデル（RLM）と持続的ハーネスという2つの抽象化を中心に設計されています。固定ツールスキーマやコンテキスト圧縮の代わりに、Prime Agentは永続的なPython REPLと書き換え可能なハーネスを使用します。Opus 5では、ARC-AGI-3で95.5%を報告しており、これは報告されている人間の専門家ベースラインの95.4%を上回ります。このツールはMITライセンスで、LinuxまたはmacOSに1つのコマンドでインストールでき、CodexやClaude Pro/Maxなどのサブスクリプションログイン、各種プロバイダーのAPIキー、Azure OpenAI、Amazon Bedrock、セルフホストエンドポイントで動作します。Prime Intellectは、ワーカーとカーネルプロセスはセキュリティサンドボックスではないため、導入には使い捨てクローンまたは制限付き環境が必要であると指摘しています。RLMはコンテキストを変数として扱い、サブエージェント委任をREPL内の関数呼び出しとして扱います。一方、持続的ハーネスは、プロンプト、サブエージェント、スキル、メモリをエージェントが変更できる状態として扱います。`/refine`コマンドは、エージェント自身の軌跡を読み取り、最小の関連する編集を適用し、IDによるロールバックが可能です。ベンチマークでは、Prime AgentとGLM-5.2の組み合わせが、長いコンテキストスイートの9つの評価のうち8つでPi-monoを上回り、Opus 5では9つのうち6つでClaude Codeをわずかに上回りました。ケーススタディには、仕様からRustでエミュレータを構築すること、GPUカーネルの検証、Factorioで10万以上の生産スコアに到達することが含まれており、エージェントはRCONコマンドを介して効率的なチートスキルも開発しました。