показывает 95,5% на ARC-AGI-3, что выше сообщаемого базового уровня эксперта-человека (95,4%). Инструмент распространяется под лицензией MIT и устанавливается на Linux или macOS одной командой, работая с подписочными логинами, такими как Codex и Claude Pro/Max, API-ключами различных провайдеров, Azure OpenAI, Amazon Bedrock и самостоятельно размещёнными конечными точками. Prime Intellect отмечает, что рабочие и ядерные процессы не являются песочницей безопасности, поэтому для развёртывания требуются одноразовые клоны или ограниченные среды. RLM рассматривает контекст как переменную, а делегирование субагентам — как вызовы функций внутри REPL, в то время как Continual Harness рассматривает промпты, субагентов, навыки и память как состояние, которое агент может изменять. Команда /refine читает собственную траекторию агента и применяет наименьшее релевантное изменение с возможностью отката по идентификатору. Бенчмарки показывают, что Prime Agent с GLM-5.2 превосходит Pi-mono в восьми из девяти оценок в наборе задач с длинным контекстом, а с Opus 5 он обходит Claude Code в шести из девяти. Кейсы включают создание эмуляторов на Rust по спецификации, проверку GPU-ядер и достижение производственного счёта 100K+ в Factorio, где агент также разработал эффективные навыки читерства через RCON-команды.