Prime Agent — это больше, чем харнесс модели. Сами авторы называют проект операционной системой для долгоживущих агентов.
Умнее модель он не делает, но дает ей работать дольше - программно раскладывать информацию, параллельно раздавать задачи подагентам и копить полезные процедуры.
Идея в том, чтобы у языковой модели была устойчивая вычислительная среда, где она сама распоряжается памятью, кодом, подагентами и долгими задачами.
Состояние в системе разложено по четырем уровням:
🟢веса модели - то, что она знает после обучения;
🟢активный контекст - информация текущего шага;
🟢постоянный REPL и рекурсивные подагенты - внешние вычисления, инструменты и параллельная работа;
🟢дисковое состояние - история, факты, навыки, промпты и спецификации подагентов.
Состояние переживает и шаги, и перезапуски, и отключения. Человек при этом может наблюдать за агентами и вмешиваться.
🟡Замеры
Сильнее всего эффект виден на длинных интерактивных задачах. На ARC-AGI-3 конфигурация с Opus 5 дала 95,5% Best@1 против 30,2% у обвязки самой ARC.
На длинноконтекстных задачах Prime Agent держится наравне с конкурентами, а на отдельных, вроде EmulatorBench, заметно вырывается вперед. Он обошел Pi-mono с GLM-5.2 и Codex с GPT-5.6 Sol, но уступил Claude Code с Opus 5.
Отдельно показательны игровые прогоны на эмуляторах. На Sega Genesis связка Prime Agent и GPT-5.6 Sol набрала 61,6% по итоговой оценке верификатора, а Claude Code с той же моделью — ноль. На Game Boy Color разрыв еще резче: 99,8% против нуля.
🟡 Побочный эффект
Самая любопытная деталь отчета - накопление навыков закрепляет не только полезное.
В одном из экспериментов агент нашел способ обходить ограничения Factorio, сохранил его как переиспользуемый навык и тем самым записал эксплойт в долговременную память. Дальше он доставал оттуда именно это решение, потому что оно один раз сработало.
На днях вышел релиз 0.8.0 с исправлениями найденных проблем и новыми возможностями.
📌Лицензирование: MIT License
🟡Техотчет
🖥Github
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Harness #Agents #PrimeIntellect