AI大土豆
@suanwan
🚀 递归自改进Agent框架Prime Agent引发关注：仅替换Harness就让Opus 5在ARC-AGI-3冲到95.5%，超越人类专家基线
将现有Agent跑模型的框架（Harness）替换为Prime Agent后，Opus 5在ARC-AGI-3基准测试中的得分直接从30.2%飙升至95.5%，甚至超过了95.4%的人类专家基线，成绩相当炸裂。
这个框架可以直接作为Claude Code、Codex等主流AI编程工具的替代品使用，不只是benchmark数据好看，实际编码场景也能落地。
它真正戳中了一个当前AI落地的核心痛点：传统Agent框架的设计思路还是给上一代模型准备的，很多固定约束反而成了大模型发挥的绊脚石：
· 固定的工具调用接口，限制了模型自主调用工具的逻辑
· 硬编码的子Agent规则，不能根据任务动态调整
· 静态提示词
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话题来源 @xiaohu
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