Prime Agent：自我提升的递归语言模型框架 给AI装上硬盘与分身术

Prime Agent 的开源自进化智能体架构，旨在解决语言模型在处理长周期任务时面临的计算与信息管理局限。该系统通过构建递归语言模型（RLM）和持续性框架，实现了模型权重之外的 L2 级持久交互空间和 L3 级外部存储，使智能体能够自主管理代码执行、技能积累与多代理协作。实验数据表明，Prime Agent 显著提升了模型在 ARC-AGI-3 等高难度基准测试中的性能，表现出极强的任务扩展性。通过集成 IPython REPL 和直接代理间通信，它将传统的线性推理转变为一种可编程、可恢复且能持续改进的系统化工程流程。该研究强调了环境框架在释放前沿模型最大潜能方面的核心作用，并为未来实现完全自主的 AI 研究提供了通用底座。