PrimeIntellect-ai/prime-agent

Prime Agent: 자기 개선형 RLM 에이전트

Prime Agent는 일반적이고 장기 실행되는 작업을 위한 오픈소스 코딩 및 리서치 에이전트입니다. 두 가지 핵심 추상화를 중심으로 설계되었습니다:

• 재귀 언어 모델(Recursive Language Model, RLM)은 컨텍스트를 변수로 취급하고(prompt-as-a-variable), 지속형 REPL 안에서 재귀적 서브에이전트와 같은 도구를 함수 호출(programmatic tool /sub-agent calling)로 다룹니다.
• Continual Harness(지속형 하네스)는 보조 프롬프트, 메모리, 스킬 설명, 재사용 가능한 서브에이전트 사양을 지속 상태(durable state)로 저장하며, Prime Agent는 기본적으로 세션 로컬 범위에서 작고 증거 기반의 업데이트를 통해 이를 개선할 수 있습니다.

Prime Agent는 지속형 Python 제어 환경과 지속적인 harness 상태를 결합하여, 유용한 작업 컨텍스트와 재사용 가능한 운영 패턴이 단일 채팅 창을 넘어 유지될 수 있게 합니다.

• 모든 것이 프로그래매틱합니다: 지속형 IPython이 내장 모델 도구이며, 파일 작업, 셸 명령, 도구 사용, 서브에이전트, 컨텍스트 관리는 모두 코드를 통해 이루어집니다.
• 서브에이전트가 내장되어 있습니다: rlm(...)은 병렬 또는 백그라운드 작업을 위한 실제 하위 에이전트를 생성하고 그 결과를 프로그래매틱하게 반환합니다.
• harness는 개선될 수 있습니다: /refine은 현재 궤적(trajectory)을 검토하고 보조 harness 상태에 작고 증거 기반의 업데이트를 적용할 수 있습니다. 불변의 기본 시스템 프롬프트를 다시 쓰지 않으며, 기록된 스냅샷으로 롤백을 지원합니다.
• 스킬은 실행 가능합니다: 스킬은 import 가능한 Python 패키지이며, 내장 스킬 생성기는 반복적인 워크플로를 프로젝트 또는 개인 스킬로 전환할 수 있습니다.
• 세션은 백그라운드에서 실행됩니다: 데몬 기반 에이전트는 터미널 연결이 끊겨도 계속 실행되며 나중에 다시 연결할 수 있습니다.
• 에이전트는 직접 통신합니다: 실행 중인 에이전트는 모든 것을 사용자를 거치지 않고 메시지를 교환하고 서로를 조율할 수 있습니다.
• 긴 작업은 계속 진행됩니다: 자동 압축(compaction), 지속 목표, 하트비트, 스케줄, 자율 모드, 유지되는 서브에이전트가 턴과 터미널 세션을 넘어 진행 상황을 보존합니다.

시작하기

macOS 또는 Linux에 최신 안정 릴리스를 설치합니다:

curl -fsSL https://app.primeintellect.ai/prime-agent/install.sh | sh

설치 프로그램은 버전이 지정된 릴리스를 다운로드하고 SHA-256 체크섬을 검증하며 prime-agent 명령을 설치하고, 에이전트가 사용하는 IPython 런타임을 준비할 수 있습니다.

Prime Agent를 작업하려는 저장소 또는 디렉터리에서 시작합니다:

cd /path/to/project
prime-agent

첫 실행 시 /login을 실행하여 구독 또는 API 키 제공자를 선택합니다. Prime Agent는 현재 디렉터리에서 작동하며 그곳에서 명령을 실행하고 파일을 수정할 수 있습니다. 검사하고 복원할 수 있는 일회용 클론, 깨끗한 작업 트리(worktree), 또는 다른 체크포인트를 사용하세요.

[!WARNING]

Prime Agent는 모델이 생성한 Python 및 프로젝트 명령을 사용자 권한으로 실행합니다. worker 및 kernel 프로세스는 수명 주기 격리와 복구를 개선하지만 보안 샌드박스는 아닙니다. 변경 사항을 검토하고 신뢰할 수 있는 저장소, 지침, 스킬, 확장만 사용하세요. 신뢰할 수 없는 코드나 지침은 외부 샌드박스 또는 제한된 환경에서 실행하세요.

유용한 명령:

prime-agent agents                   # Browse running, idle, and saved sessions
prime-agent attach <agent>           # Reattach to a running session
prime-agent --resume [path|id]       # Browse sessions or resume one directly
prime-agent status                   # Inspect background service state
prime-agent doctor [--fix]           # Inspect or repair background services
prime-agent update [--force]         # Update Prime Agent
prime-agent shutdown [--force]       # Stop every agent, worker, and background service

장기 실행 작업을 위해 설계됨

Prime Agent는 장기 실행 작업, 특히 연구에서의 평가(evaluation)를 위해 설계되었습니다. 이러한 기능은 TUI에서 사용할 수 있으며 자율적으로 실행할 때도 사용할 수 있습니다.

• Continual Harness: /refine은 집중적이고 검토 가능한 교훈을 보조 프롬프트, 메모리, 재사용 가능한 스킬 설명, 또는 서브에이전트 사양으로 지속시키고, 개선 이력을 기록합니다. 이는 새로운 실행 가능한 스킬을 패키징하고 검토하는 것을 대체하지 않습니다.
• 에이전트 간 직접 통신: 실행 중인 에이전트와 유지되는 서브에이전트는 서로를 발견하고 메시지를 교환하며 진행 중인 작업을 조정할 수 있습니다.
• 데몬 기반 연속성: 활성 세션, IPython 상태, 스케줄, 서브에이전트는 터미널이 분리되어도 계속 실행되며 나중에 다시 연결할 수 있습니다.
• 하트비트와 스케줄: /heartbeat, rlm_heartbeat, prime-agent schedule을 사용하면 주기적으로 또는 특정 시간에 세션에 다시 진입할 수 있습니다.
• 지속 목표: /goal은 목표가 완료, 일시 중지, 또는 해제될 때까지 턴을 넘어 목표와 진행 상황을 유지합니다.
• 제한된 자율 모드: /autonomous는 구성된 턴, 토큰, 시간 예산 내에서 계속 실행되며 사용자 정의 품질 게이트를 실행할 수 있습니다. 게이트를 통과했다는 것은 해당 게이트가 검증하는 것만 확인했다는 뜻이며, 한도에 도달했다고 해서 작업이 성공한 것은 아닙니다.

문서

• 빠른 시작(Quickstart) — 설치, 인증, 첫 세션 실행
• 사용법 및 CLI 참조 — 명령, 세션, 자율 모드 한도, 출력 모드
• 장기 실행 및 백그라운드 에이전트 — 분리 및 재연결, 목표, 하트비트, 스케줄
• RLM 프로그래밍 모델 — 지속형 IPython, 서브에이전트, 스킬, 신뢰 모델
• JSON 모드 및 RPC 모드 — 헤드리스 자동화 및 통합
• 스킬 — 재사용 가능한 기능 설치 및 생성
• 제공자 설정 — 구독 및 API 키 제공자
• 아키텍처 개요 — 데몬, worker, kernel, 지속성 경계
• 개발 — 소스에서 빌드 및 실행