AIが自動でコードを直す仕組みを公開

Prime Intellectは、自己改善型のコーディングツール「Prime Agent」をオープンソース化しました。これは、再帰的言語モデル（RLM）とコンティニュアルハーネスという2つの抽象化に基づいて設計されています。固定されたツールスキーマとコンテキストの圧縮は、モデルに自身の足場（scaffolding）を回避して作業することを強います。Prime Agentは、これら両方を永続的なPython REPLと書き換え可能なハーネスに置き換えます。Opus 5を使用した場合、ARC-AGI-3で95.5%を記録し、報告されている人間専門家の基準値95.4%を上回っています。これはMITライセンスです。Prime Intellectが出荷したPrime Agentは、2つの抽象化に基づいて構築されています。再帰的言語モデル（RLM）は、コンテキストを変数として扱い、サブエージェントの委任をREPL内の関数呼び出しとして扱います。コンティニュアルハーネスは、プロンプト、サブエージェント、スキル、およびメモリを、エージェントが自身の軌跡から作成、読み取り、更新、削除できる状態として扱います。これら両方の論文には、Prime Agentの著者が含まれています。TUIはpi上に構築されています。プログラムによるツール呼び出し Prime Agentのモデルは、永続的なIPython kernelという1つのツールを取得します。スキル、ツール、サブエージェントは、その中に事前にインポートされたモジュールです。rlm("sub-task")は、独自のモデル、カーネル、履歴を持つ子セッションを起動し、ブロックすることなく受付時に戻ります。結果は agent_message.send(...) を通じて届きます。バックグラウンドデーモンがすべてのライブセッションを所有します。ループを停止することなくデタッチおよび再アタッチでき、クラッシュしたワーカーはセッションJSONLとカーネルスナップショットから回復します。エージェント間のメッセージングは、セッション間のチャットを防ぐため、意図的に核家族（親、兄弟、子）に限定されています。保持されているサブエージェントは、30分間アイドル状態になるとメモリから削除され、呼び出されると再ロードされます。/refineを通じた自己改善 コンティニュアルハーネスは、ハーネスの状態をH = (ρ, G, K, M)として形式化します：プロンプト、サブエージェント、スキル、メモリ。それぞれが同じ作成、読み取り、更新を公開します。