Prime Agent: Ein selbstverbessernder RLM-Agent
Prime Agent: A self-improving RLM agent
Prime Agent ist ein Open-Source-Coding-Harness, der auf zwei Abstraktionen basiert: dem Recursive Language Model (RLM) und dem Continual Harness. Der RLM behandelt Kontext als Variable und Subagenten-Delegation als Funktionsaufrufe in einer REPL, wodurch der Agent über lange Sitzungen hinweg auf seine Historie zugreifen kann. Der Continual Harness erlaubt dem Agenten, seinen eigenen Zustand (Prompts, Skills, Memory, Subagenten) zu erstellen, zu lesen, zu aktualisieren und zu löschen, was Selbstverbesserung und Orchestrierung über Sitzungen hinweg ermöglicht. Prime Agent nutzt einen persistenten IPython-Kernel als einziges Werkzeug und unterstützt persistente Subagenten sowie Agent-zu-Agent-Kommunikation. Er ist als allgemeiner Coding-Assistent, für autonome Evaluierungen und als Forschungskollaborateur konzipiert.
Moderne Harness-Designs wurden um die Fähigkeiten früherer Modellgenerationen herum gebaut und spiegeln nicht wider, was Frontier-Modelle heute können: feste Tool-Calling-Schemata und Kontextkompaktierung zwingen das Modell, um sein eigenes Scaffolding herumzuarbeiten, anstatt es zu nutzen.