Prime Intellect lança Prime Agent de código aberto: subagentes como chamadas de função dentro de um kernel IPython persistente

A Prime Intellect disponibilizou como open-source o Prime Agent, um harness de codificação auto-melhorável projetado em torno de duas abstrações: o Recursive Language Model (RLM) e o Continual Harness. Em vez de esquemas fixos de ferramentas e compactação de contexto, o Prime Agent usa um REPL Python persistente e um harness reescrevível. Com o Opus 5, ele reporta 95,5% no ARC-AGI-3, acima da linha de base humana especialista de 95,4%. A ferramenta é licenciada sob MIT e instala no Linux ou macOS com um comando, funcionando com logins por assinatura como Codex e Claude Pro/Max, chaves de API de vários provedores, Azure OpenAI, Amazon Bedrock e endpoints auto-hospedados. A Prime Intellect observa que os processos worker e kernel não são um sandbox de segurança, portanto a implantação requer clones descartáveis ou ambientes restritos. O RLM trata o contexto como uma variável e a delegação para subagentes como chamadas de função dentro de um REPL, enquanto o Continual Harness trata prompts, subagentes, habilidades e memória como estado que o agente pode modificar. O comando /refine lê a própria trajetória do agente e aplica a menor edição relevante, com reversão por ID. Benchmarks mostram que o Prime Agent com GLM-5.2 supera o Pi-mono em oito de nove avaliações em uma suíte de contexto longo, e com o Opus 5 ele supera o Claude Code em seis de nove. Estudos de caso incluem construir emuladores em Rust a partir de especificação, verificação de kernels GPU e atingir pontuação de produção acima de 100 mil no Factorio, onde o agente também desenvolveu habilidades eficientes de trapaça via comandos RCON.