不用訓練新模型，只換掉外層的「框架」，就能讓 AI 的表現大幅躍升。AI 新創 Prime Intellect 推出開源（MIT 授權）的自我改進代理框架 Prime Agent，根據其官方部落格，在 Opus 5 驅動下，Prime Agent 於 ARC-AGI-3 測試拿下 95.5% 分數，些微超越人類專家基線的 95.4%。
這個成績的意義，在於 ARC-AGI-3 剛推出時，每個前沿模型的分數都低於 1%。從不到 1% 到超越人類專家線，只花了幾個月，而且靠的不是訓練新模型，而是重新設計「包在既有模型外面」的框架（harness）。Prime Intellect 也表示，這套框架在多個模型上，相較它們各自的專屬框架都有明顯提升，不是只對這個測試有效。
Prime Agent 建立在兩個概念上。一是「遞歸語言模型（RLM）」，把上下文當成一個可程式化的變數，並把委派子代理變成在 REPL 環境裡的函式呼叫。二是「持續框架（Continual Harness）」，讓框架自身的狀態，包括提示詞、技能、記憶與子代理，都變成代理可以自行新增、讀取、修改與刪除的對象。它也能直接當作 Claude Code、Codex 的外層框架使用。
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