把上下文当变量把子agent当函数

我不是小布丁 @xiaobuding

编码 agent 的主战场正从几小时的会话挪向几天的任务,Prime Agent 这个开源项目把长时程拆成两个核心设计,仓库在 github.com/PrimeIntellect… 。

第一个设计叫递归语言模型:把上下文当变量、子 agent 当函数,塞进持久的解释器里持续运行。短会话范式里上下文是只增不减的包袱,超了就截断重来;递归结构把它变成可传参、可返回的单元,子任务带自己的上下文跑完交回结果,主干因此一直轻。

第二个是持续 Harness:记忆、技能、补充提示存成持久状态,agent 按任务反馈不断完善自己的配置——壳不是装好不动的脚手架,而是一份随工作成长的活文档。

配套特性都为"跑得久"服务:agent 间直接通信、断开终端后台不断、长任务自动压缩、心跳与定时唤醒、可回滚的自我改进、代码编排文件与工具。合起来看,它把长期自主 agent 的工程清单摆全了——多数团队缺的不是某一项,而是这些项之间的咬合。

对想研究长任务的开发者,最短路径是先跑通最小闭环:一个心跳任务加一次自动压缩加一条可回滚的改进指令,让它隔夜工作、早上查看结果。观察一晚比读十份架构文档更能暴露问题——断点在哪、上下文何时漂移、回滚能不能救回来,答案都在那次隔夜运行里。

话题来源 @bkdgiffug 2.3K阅读 ❤️25 x.com/…↗ 已改写,非原文转载 GitHub - PrimeIntellect-ai/prime-agent: A self-improving RLM agent for coding workflows and long-running autonomous task A self-improving RLM agent for coding workflows and long-running autonomous tasks. - PrimeIntellect-ai/prime-agent GitHub
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