Prime Intellect 自改进 agent harness 2.5小时深扒：ARC-AGI-3 达 95.5%
yacinelearning · x · 2026-10-26
Prime Intellect 的 Prime Agent（GitHub 22.3K 星）由三部分组成：RLM（递归语言模型）、可被 agent 自身修改的 continual harness、以及子 agent 间的直接通信。作者与 Princeton 的 Seth Karten 及 Prime Intellect 录制了 2.5 小时深度访谈，拆解其设计。
关键信息
- 团队将@a1zhang 的 recursive language models 产品化：主 agent 写代码来组织上下文、委派子任务，还能在运行中编辑自己的技能、记忆和提示词；持久化子 agent 可互相通信。
- 设计哲学像操作系统论文而非 ML 论文（作者确认是有意为之）：权重、上下文、REPL、磁盘形成分层记忆体系，每层有各自的更新规则——即提供一组贴合模型形态的有限原语，让主 agent 自己决定怎么用。
- 成绩：ARC-AGI-3 公开集上用 Opus 5 达 95.5%（官方 harness 下约 30%）；一次持续一周的 Factorio 运行动用了 633 个子 agent。
- 有趣发现：允许 agent 编辑完整系统提示词会导致它把自己删掉；还讨论了模型作弊/reward hacking、前沿模型的探索偏好等话题。
- 2026 年初大家以为 harness 会随模型变聪明被吸收进权重，但年末实践表明稳固的、模型可自主操控的 harness 原语依然不可或缺。
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