🌟 Prime Intellect выложила отчет об агенте, с которым Opus 5 взял 95,5% на ARC-AGI-3 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

Сегодня из интересного: лаба Prime Intellect выпустила своего CLI-агента типо клод кода, и назвали Prime Agent Туда можно подключить свою подписку Claude или ChatGPT и работать как в обычном терминальном агенте, но с RLM и Continual Harness Простыми словами это обвязка по верх ии модели, которая:

1/ Делит большую задачу на части, раздаёт их субагентам обычным вызовом функции rlm("подзадача"), а затем собирает общий ответ. 2/ Во время работы учится на своих действиях и перестраивает свою память, скиллы, инструкции и субагентов без перезапуска

Еще одно отличие от Claude Code в том, что вместо 15 отдельных тулов типа Write, Edit, Bash, Grep, Task и тд., агенту доступен всего 1 тул в виде python консоли. Она не умирает между сообщениями, и через неё он запускает комнды, ищет, вызывает скиллы и тд. То же самое и с памятью агента: он хранит весь свой харнесс как переменные в коде, и после компакта чата они остаются нетронутыми. В будущем агент просто находит и перечитывает. Почитать полный блог как это устроено можно тут. В остальном это привычный CLI-агент, с теми же самыми командами по типу /goal, субагентами, планами и тд. Можно юзать на своей подписке Claude, ChatGPT, Copilot и еще на ~30 провайдерах через API. Попробовать на macOS/Linux: curl -fsSL https://app.primeintellect.ai/prime-agent/install.sh | sh Я честно еще не ощутил реальный прирост в обычных задачах, и меня смущает что их результат 95.5% который они выбили в ARC-AGI-3 — не имеет верификации от самого бенча 🤨 @tips_ai #news