Prime Agent: Ein selbstverbesserndes RLM-Coding-Harness mit persistentem REPL und Agent-CRUD

Prime Intellect hat Prime Agent veröffentlicht, einen Open-Source-Coding-Harness, der um zwei Abstraktionen herum entwickelt wurde: das rekursive Sprachmodell (RLM) und den kontinuierlichen Harness. Das Ziel ist es, über feste Tool-Calling-Schemata und statische Sub-Agenten hinauszugehen und dem Agenten zu ermöglichen, seinen Kontext selbst zu verwalten und sein eigenes Gerüst während einer Sitzung weiterzuentwickeln.

Rekursives Sprachmodell: Kontext als REPL

Das RLM behandelt Kontext als Variable und Sub-Agenten-Delegation als Funktionsaufrufe in einer persistenten IPython-REPL. Dies gibt dem Modell programmatischen Zugriff auf seine eigene Historie, Sub-Agenten und Tools – es kann Sprachmodellprogramme schreiben, die auf seinen Kontext wirken. Die REPL speichert Daten in Variablen, sodass der Agent über beliebig lange Sitzungen arbeiten kann, ohne den Zugriff auf vergangene Informationen zu verlieren.

Kontinuierlicher Harness: Selbstverwaltung des Agenten

Der kontinuierliche Harness abstrahiert den eigenen Zustand des Harness – Prompts, Fähigkeiten, Speicher und Sub-Agenten – als CRUD-fähige Objekte. Der Agent kann diese während seiner Laufbahn erstellen, lesen, aktualisieren und löschen. In Kombination mit Agent-zu-Agent-Nachrichten ermöglicht dies die Orchestrierung über Sub-Agenten und sogar über separate Prime-Agent-Sitzungen hinweg. Beispielsweise kann der Agent persistente Sub-Agenten erstellen, ihnen später Nachrichten senden oder direkt mit einer anderen Prime-Agent-Instanz kommunizieren.

Wichtige Architektur: Persistenter Kernel als einziges Tool

Prime Agent verwendet einen persistenten IPython-Kernel als einziges Werkzeug. Alle Standard-Harness-Funktionen – einschließlich Sub-Agenten – werden als Funktionen innerhalb dieses Kernels aufgerufen. Jeder Sub-Agent ist selbst eine weitere Prime-Agent-Instanz.

• Hintergrund-Daemon: besitzt alle aktiven Sitzungen über einen lokalen Socket; Sie können sich an- und abkoppeln, ohne den Agenten zu stoppen.
• Agents-Ansicht: eine TUI, die rekursiv alle Wurzelsitzungen und Sub-Agenten auflistet; drücken Sie ← bei einer leeren Eingabeaufforderung, um sie zu öffnen.
• Sitzungswiederherstellung: jeder Worker-Prozess ist wiederherstellbar; wenn er abstürzt, stellt der Daemon aus JSONL- und Kernel-Zustands-Snapshots wieder her.
• Speicherverwaltung: untätige Sub-Agenten werden nach 30 Minuten entladen und bei Bedarf von der Festplatte neu geladen.
• Persistenter Speicher: Sitzungsverlauf wird als append-only JSONL gespeichert.

Installation

curl -fsSL https://app.primeintellect.ai/prime-agent/install.sh | sh

Für wen es geeignet ist

Teams, die langfristige autonome Codierungsbewertungen durchführen, Forscher, die automatische Recherchen betreiben, oder Entwickler, die einen Codierungsassistenten möchten, der sein eigenes Gerüst anpassen kann.