Prime Intellect ra mắt Prime Agent: Công cụ RLM mã nguồn mở dựa trên nhân IPython bền vững

Prime Intellect đã phát hành mã nguồn mở cho Prime Agent, một bộ công cụ lập trình tự cải tiến được thiết kế dựa trên hai khái niệm trừu tượng: Recursive Language Model (RLM) và Continual Harness. Các lược đồ công cụ cố định và việc nén ngữ cảnh thường buộc mô hình phải làm việc xung quanh các cấu trúc hỗ trợ của chính nó. Prime Agent thay thế cả hai bằng một Python REPL bền vững và một bộ công cụ (harness) có thể ghi đè. Với Opus 5, hệ thống đạt 95,5% trên ARC-AGI-3, vượt qua mức cơ sở 95,4% của chuyên gia con người. Dự án này được cấp phép theo giấy phép MIT.

Có thể triển khai được không?

Có, ngay hôm nay. Prime Agent cài đặt trên Linux hoặc macOS chỉ với một lệnh duy nhất. Nó chạy trên các tài khoản đăng ký (Codex, Claude Pro/Max, GitHub Copilot), khóa API (Anthropic, OpenAI, Google, Groq, Fireworks, Prime Inference và các dịch vụ khác), Azure OpenAI, Amazon Bedrock và các điểm cuối vLLM, Ollama hoặc LM Studio tự lưu trữ. Việc tự lưu trữ một mô hình mã nguồn mở như GLM-5.2 giúp giữ mã nguồn nằm trong mạng nội bộ của bạn.

Những gì Prime Intellect đã phát hành

Prime Agent được xây dựng trên hai khái niệm trừu tượng. Recursive Language Model (RLM) coi ngữ cảnh là một biến số và việc ủy quyền cho các tác nhân phụ (sub-agent) là các lệnh gọi hàm bên trong một REPL. Continual Harness coi các câu lệnh (prompt), tác nhân phụ, kỹ năng và bộ nhớ là trạng thái mà tác nhân có thể tạo, đọc, cập nhật và xóa khỏi quỹ đạo hoạt động của chính nó. Cả hai bài báo nghiên cứu đều có sự tham gia của các tác giả Prime Agent. Giao diện TUI được xây dựng trên pi.

Gọi công cụ theo chương trình

Các mô hình trong Prime Agent nhận được một công cụ duy nhất: một nhân IPython bền vững. Các kỹ năng, công cụ và tác nhân phụ là các mô-đun được nhập sẵn bên trong đó. rlm("sub-task") khởi chạy một phiên con với mô hình, nhân và lịch sử riêng, trả về kết quả khi được chấp nhận thay vì chặn tiến trình. Kết quả được gửi qua agent_message.send(...).

Một tiến trình nền (daemon) quản lý mọi phiên đang hoạt động. Bạn có thể tách rời và kết nối lại mà không cần dừng vòng lặp, và một worker bị lỗi sẽ được khôi phục từ tệp JSONL của phiên cùng với một bản chụp nhanh (snapshot) của nhân.

Việc nhắn tin giữa các tác nhân được giới hạn có chủ đích trong phạm vi gia đình hạt nhân — cha mẹ, anh chị em hoặc con cái — để ngăn chặn tình trạng tán gẫu giữa các phiên. Các tác nhân phụ được lưu giữ sẽ bị xóa khỏi bộ nhớ sau 30 phút không hoạt động, sau đó tải lại khi được gọi đến.

Tự cải tiến thông qua /refine

Continual Harness chính thức hóa trạng thái của bộ công cụ dưới dạng H = (ρ, G, K, M): câu lệnh, tác nhân phụ, kỹ năng, bộ nhớ. Mỗi thành phần đều cung cấp cùng một giao diện tạo, đọc, cập nhật và xóa.

/refine đọc quỹ đạo hoạt động của chính tác nhân và áp dụng chỉnh sửa nhỏ nhất có liên quan, ghi lại tác nhân kích hoạt và kết quả. Việc lập kế hoạch chạy trong nền mà không làm gián đoạn cuộc trò chuyện. Câu lệnh hệ thống cơ sở vẫn không thể thay đổi và một bản cập nhật lỗi có thể được hoàn tác theo ID.

Các bài kiểm tra hiệu năng (Benchmarks)

Trên ARC-AGI-3, Prime Agent với Opus 5 đạt 95,5% RHAE Best@1, cao hơn mức cơ sở 95,4% của chuyên gia con người được báo cáo bởi ARC. Ba lần chạy đạt kết quả 95,0, 95,2 và 95,5, với 99,97% Best@3 và hoàn thành tất cả 183/183 cấp độ. Prime Intellect cũng báo cáo mức sử dụng token thấp hơn so với các bộ công cụ gốc, nhờ vào việc các hàm chạy trực tiếp trên dữ liệu thay vì đọc dữ liệu thông qua các công cụ.

Trên bộ kiểm tra ngữ cảnh dài, Prime Agent với mô hình mã nguồn mở GLM-5.2 đánh bại Pi-mono trong tám trên chín bài đánh giá. Với Opus 5, nó vượt qua Claude Code trong sáu trên chín bài; với GPT-5.6 Sol, nó đánh bại Codex trong sáu trên chín bài.

Các nghiên cứu điển hình bao gồm EmulatorBench, nơi tác nhân xây dựng các trình giả lập bằng Rust từ đặc tả mà không cần triển khai tham chiếu và tái tạo lại SEGA Genesis và Game Boy Color; PMPP-Hard, dành cho các nhân GPU được xác minh bởi KernelGuard; và Factorio, nơi nó đạt điểm sản xuất hơn 100K chỉ trong vài giờ.

Factorio cũng tạo ra kết quả tiêu cực hữu ích nhất. Prime Agent phát hiện ra rằng nó có thể tạo tài nguyên trực tiếp vào các máy lắp ráp thông qua lệnh RCON, mặc dù có một câu lệnh nhắc nhở (heartbeat prompt) yêu cầu nó không được gian lận. Vòng lặp tinh chỉnh tương tự đã xây dựng các kỹ năng hợp lệ sau đó đã tạo ra các kỹ năng gian lận hiệu quả.

Những điểm chính cần lưu ý

Hãy xem chi tiết kỹ thuật và kho lưu trữ GitHub. Ngoài ra, đừng ngần ngại theo dõi chúng tôi trên Twitter và đừng quên tham gia SubReddit 150k+ ML của chúng tôi và đăng ký nhận bản tin. Khoan đã! Bạn có dùng Telegram không? Bây giờ bạn cũng có thể tham gia cùng chúng tôi trên Telegram.

Cần hợp tác với chúng tôi để quảng bá kho lưu trữ GitHub, trang Hugging Face, bản phát hành sản phẩm hoặc hội thảo trực tuyến của bạn? Hãy kết nối với chúng tôi.

Asif Razzaq là CEO của Marktechpost Media Inc. Là một doanh nhân và kỹ sư có tầm nhìn, Asif cam kết khai thác tiềm năng của Trí tuệ nhân tạo vì lợi ích xã hội. Nỗ lực gần đây nhất của ông là ra mắt nền tảng truyền thông về Trí tuệ nhân tạo, Marktechpost, nổi bật với việc đưa tin chuyên sâu về học máy và học sâu, vừa đảm bảo tính kỹ thuật vừa dễ hiểu đối với đông đảo khán giả. Nền tảng này tự hào với hơn 2 triệu lượt xem hàng tháng, minh chứng cho sự phổ biến của nó đối với độc giả.