Prime Intellect는 고정된 도구 스키마와 컨텍스트 압축을 영구 Python REPL과 재작성 가능한 "Continual Harness"로 대체하는 자기 개선형 코딩 하네스인 Prime Agent를 오픈소스로 공개했습니다. 이 시스템은 서브 에이전트 위임을 이 환경 내의 함수 호출로 처리하여 모델이 자신의 프롬프트, 스킬, 메모리를 관리할 수 있도록 합니다.

  • Prime Agent는 Recursive Language Model (RLM) 추상화를 사용하며, 서브 에이전트는 부모 루프를 차단하지 않고 `rlm("sub-task")`를 통해 자식 세션으로 실행됩니다.
  • Continual Harness는 상태를 H = (ρ, G, K, M)로 형식화하여 에이전트가 자신의 궤적 구성 요소를 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제할 수 있도록 합니다.
  • `/refine` 명령을 통해 에이전트는 과거 성능에 기반해 자신의 프롬프트나 스킬에 최소한의 편집을 적용할 수 있으며, ID로 롤백 기능도 지원합니다.
  • ARC-AGI-3에서 Opus 5를 사용한 Prime Agent는 95.5%의 RHAE Best@1을 기록하며 인간 전문가 기준선인 95.4%를 상회했습니다.
  • 이 도구는 구독 로그인, API 키, GLM-5.2와 같은 자체 호스팅 모델 등 다양한 백엔드를 지원하며, Linux 또는 macOS에서 단일 명령으로 설치할 수 있습니다.

Prime Agent는 야간 리팩토링, 명세 기반 빌드, 커널 최적화 등 장기간 작업에 적합하도록 설계되었으며, 도구를 통해 데이터를 읽는 대신 데이터 위에서 함수를 실행함으로써 네이티브 하네스보다 낮은 토큰 사용량을 제공합니다.