Prime Agent 快速入门：给模型一个 REPL，不是一堆按钮
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QUICKSTART · PRIMEINTELLECT-AI / PRIME-AGENT
Prime Agent 快速入门：REPL ，不是一堆按钮
一个开源编码与研究代理的上手指南——上下文可以当变量摆弄，子代理可以像函数一样调用，经验可以存在对话外面。装好大概五分钟；跑通第一晚，大概一个晚上。
MIT 开源20k+ GitHub starsarXiv:2608.23552
macOS · Linux · Windows (Git Bash)
2026-09-07 编写
目录
一个你见过的场面
它赌了什么
RLM：两个核心句
会写批注的助手
五分钟上手
第一晚怎么玩
让它活过一晚
教它记住
速查表
容易懵的三个点
你让 AI 修一个 bug。前十轮很顺。第三十轮，它开始重复问你早就回答过的问题。第四十轮，它把刚修好的代码改了回去，还理直气壮。
模型没有变笨。是工作台满了。
上下文窗口就是模型的工作台。对话越长，台面上堆的东西越多；放不下的就被收走——压缩成摘要，或者干脆截断。收走的那些，模型就真的不知道了。这不算事故，这是设计：注意力有限，人也是。
2026 年，几乎每个团队都在做自己的 agent。Prime Intellect——做去中心化训练、INTELLECT 系列模型、Verifiers 的那家——把他们的答案开源了，叫 Prime Agent 。MIT 协议，GitHub 上两万颗星，还配了篇论文（arXiv:2608.23552）。它同时是两样东西：一个今天就能干活的编码 agent，和一次关于「agent 该怎么搭」的公开下注。
这篇教程带你把它跑起来，搞清楚它赌的是什么，然后扔给它一个真实的活儿。
先去掉名字看本质。Prime Agent 的全部新意压在两个想法上。
想法一：别给模型一排按钮，给它一门语言
大多数 agent 给模型一排工具按钮：读文件按一个，跑命令按一个，搜索再按一个，模型在面板前按来按去。Prime Agent 只给一个内置工具——一个持久活着的 Python 会话 （ipython 内核）。读文件、跑测试、搜代码、调技能、派助手，全部写成 Python 代码。按钮面板换成了一门语言。
想法二：把经验存在对话外面
第二个抽象叫 Continual Harness （持续挽具）。补充提示、记忆、技能描述、子代理规格，都作为可持久化的状态存在；agent 干完活可以复盘，对它们做小的、有证据的修改。底座系统提示永远不可改，每笔修改带快照，随时回滚。
一个管「怎么干活」，一个管「怎么越干越好」。剩下的都是细节，我们一个个来。
RLM，Recursive Language Model，递归语言模型。名字挺唬人，拆开就两句话。
第一句：上下文即变量 （prompt-as-a-variable）。平常，上下文是一坨必须整个塞进模型注意力的文本。Prime Agent 里，上下文是内核里的一个变量——模型可以 print() 它、切片它、搜索它，把没用的部分扔掉，只把要紧的几行送进注意力。
类比
你不需要背下整本书才叫读过它。你需要的是一副能翻页的手。
第二句：子代理即函数调用 。在内核里：
PYTHON 内核里预装了 rlm，直接调用 复制
review = await rlm("审查认证流程的安全问题", name="auth-reviewer")这一行派出去的是一个完整的 agent ——有自己独立的上下文和会话目录，继承父代理的模型、工具、技能。三个细节，都是新手容易懵的地方：
它返回的不是答案，是受理回执。 回执（handle）里有孩子的 id、名字、会话目录。答案要等孩子干完活，用消息寄回来，或者写进文件。并行是白送的。 连发三个 rlm()，结束本轮，三个孩子同时开跑。默认递归深度是一层。 根代理能生孩子，孙子默认不行——要更深的递归得改配置。
Python 调用
受理回执
agent_message 回信
任务 + 上下文
你的那句话
父代理（模型）
注意力留给要紧的事
Python 内核
持久 REPL
变量跨轮存活
文件 · 数据 · shell
bash() 跑项目命令
技能 = import 的包
await skill_fn(…)
rlm(…) 子代理 ×N
独立上下文 · 并行跑
答案 / 下一轮
该压的压，该留的留
RLM 循环：模型用 Python 调用一切，子代理用消息回信（示意）
类比在哪里失效
RLM 不改变模型本身——模型还是那个模型，智商没涨。它改的是模型周围的执行环境。区别不在「换了颗更聪明的大脑」，而在「一个只有好记性的人」与「一个带着笔记本、电话和三个助手的人」之间。
Continual Harness 解决另一个问题：agent 每次上班都像新人。
/refine 命令让 agent 回顾刚才的轨迹，把学到的教训写成小的、可审查的更新——一条补充提示、一条记忆、一个技能描述、一份子代理规格——存进会话状态。下次遇到类似的活儿，带着经验直接上。
规矩很严：底座系统提示是宪法，永远不改；所有修改写进笔记本，每一笔有记录、有快照，随时撕掉重来。
边界
它不会因此变成天才。它只是不再重复交同一笔学费。
macOS 或 Linux，一行装好：
BASH 官方安装脚本 复制
curl -fsSL https://app.primeintellect.ai/prime-agent/install.sh | sh想尝鲜 main 分支的 beta 版，把结尾改成 | sh -s -- beta。安装器会下载版本化发布包、校验 SHA-256、装好 prime-agent 命令，并准备 agent 要用的 Python 运行时。Windows 也能跑：它需要一个 bash，装个 Git for Windows 就够。
动手
cd 到你的项目目录，启动，第一次运行 /login 选提供商：
BASH 启动 复制
cd /path/to/project
prime-agent订阅直接用：Claude Pro/Max、ChatGPT Plus/Pro（Codex）、GitHub Copilot 都在内置列表里。不想用订阅，也可以先 export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... 再启动，或在 /login 里选 API-key 提供商——钥匙存进 ~/.prime/agent/auth.json。
源码党：Node.js ≥ 22.8.0，git clone → npm ci → ./prime-agent.sh。
丑话说在前面
Prime Agent 以你的用户权限 执行模型生成的 Python 和项目命令。它的 worker / kernel 进程做的是进程隔离——为了崩溃恢复，不是为了安全。它不是沙箱。
对策也便宜：用一次性 clone 或干净的 git worktree；别在堆满密钥的目录里放它出来；跑不受信代码，扔到外部沙箱里去。
进去之后长这样（示意图，细节随版本变）：
prime-agent · ~/my-project
› /login
选择提供商：Claude Pro/Max · ChatGPT (Codex) · GitHub Copilot · API Key…
✓ 已登录
› Summarize this repository and tell me how to run its checks.
✓ 内核已启动 · 扫描仓库 · bash("npm run check")
这是一个 … 的仓库。检查用 npm run check 跑，当前 … 项通过。
然后按顺序玩这五样，一个晚上足够建立手感：
甩文件给它。 输入框里打 @ 模糊搜索项目文件；或者命令行直接 prime-agent @src /app.ts "Review this"。截图 Ctrl+V 直接贴进去。替它跑命令。 !npm run lint ——输出送给模型看；!!command ——只给你自己看，不进模型上下文。派一次子代理。 直接说人话：「把认证审查和测试覆盖当成两个独立子任务，并行跑，最后汇总。」然后看它在内核里连发两个 rlm()。给它立规矩。 项目根目录放一个 AGENTS.md（见下），改完 /reload 生效。全局规矩放 ~/.prime/agent/AGENTS.md。问完就走。 prime-agent -p "Summarize this codebase" ——一次性模式，答完退出，适合嵌进脚本。
AGENTS.MD 项目守则示例 复制
# 项目守则
- 改完代码必须跑 `npm run check`。
- 别在本地跑生产库迁移。
- 回答保持简短，先给结论。顺手的旋钮：换模型 /model 或 Ctrl+L；思考深度 /effort；会话自动存在 ~/.prime/agent/sessions/，prime-agent -c 接着上次聊。
这是 Prime Agent 跟「终端里的小玩具」拉开差距的地方：关掉终端，它不下班。
普通会话跑在常驻 worker 进程里。关窗口只是离开工位，工人还在工地：
BASH 后台会话三件套 复制
prime-agent agents # 看谁还在干活
prime-agent attach <agent> # 重新接上去
prime-agent shutdown # 全部收工（真下班时用）再往上，是几个长寿开关：
/goal/goal status 看进度。/heartbeat/heartbeat every 10m 检查部署状态，有变化就报告。prime-agent schedule/autonomous
BASH 带质量门的自动驾驶 复制
prime-agent --autonomous
--autonomous-gate "npm run check"
--autonomous-max-turns 20
"实现这个改动，并验证检查通过"上下文太长怎么办？自动压缩（compaction）：旧对话被摘要，Python 内核原样活着 ——变量、导入、解析到一半的数据都在。真正重要的东西，请落在文件里、变量里，或者用 /refine 写进记忆。「对话」是这个地方最不适合存东西的地方。
三层记忆，从硬到软：
AGENTS.md ：项目规矩。你写，它读，每次启动加载。跟 CLAUDE.md 通用。Skills（技能包） ：普通技能是一份 SKILL.md，说明书写给模型看；Python 技能更进一步——一个真正 import 进内核的包，模型直接 await release_audit(repository=".", target_version="0.4.0")。内置的 skill-creator 能把你们重复干过的流程变成技能。/refine ：agent 自己写的笔记本。小的、有证据的、可回滚的。
用法忠告
先让 AGENTS.md 承担规矩，让技能承担流程，最后才轮到 /refine 承担零碎教训。顺序反过来，你会得到一本没人审的流水账。
终端命令 干什么
prime-agent 在项目目录里启动交互会话 prime-agent -c 接着最近一次会话聊 prime-agent -p “…” 一次性提问，答完退出（可接管道输入） prime-agent agents / attach 看还在跑的会话 / 重新接上 prime-agent schedule add … 定时或 cron 周期任务 prime-agent doctor –fix 后台服务出毛病时，体检加修理 prime-agent shutdown 停掉所有 agent、worker 与后台服务
会话内命令 干什么
/login · /model · /effort 登录 · 换模型 · 调思考深度 /goal · /heartbeat · /autonomous 立目标 · 定时回访 · 有边界自动驾驶 /refine · /compact 复盘攒经验 · 手动压缩上下文 /resume · /new · /fork · /tree 会话管理：回到任意历史点继续 /export · /share 导出 HTML / 私有 gist 分享 @file · !cmd · !!cmd 引用文件 · 跑命令给模型看 · 只给自己看
rlm() 的返回值不是答案。agent_message 或文件。第一次用，以为返回值就是结果，会等出一个寂寞。质量门通过 ≠ 任务成功。 官方自己的措辞很诚实：一个通过的门只验证它检查的东西；限额到顶停下，也不代表干完了。gate 写得越接近「你真实的验收标准」，自动驾驶才越可信。摘要会吃掉对话细节。 压缩保内核，不保聊天记录。重要的结论让它写文件、写记忆，别让它在对话里「记一下」。
还有个态度问题：「self-improving」到底能攒出多少真本事，论文和数据都是它自己给的。最好的办法跟验证任何实验一样——拿你自己的仓库，跑一个晚上，看数据。
Prime Agent 下注的方向是：agent 的下一步不在「更大的窗口」，而在「更好的工作台」——上下文可以被程序摆弄，助手可以像函数一样被调用，经验可以存在对话外面。
这个赌注对不对，吵不出结果。装一个，扔个真实任务给它过夜，第二天早上看台面上留下了什么。
就这么回事。
参考与延伸（撰写于 2026-09-07，命令以官方文档为准）：
GitHub · PrimeIntellect-ai/prime-agent ·
Quickstart 文档 ·
RLM 编程模型 ·
RLM 博客 ·
论文 arXiv:2608.23552 ·
Continual Harness arXiv:2605.09998
Prime Agent 基于开源项目 pi 构建，MIT 许可发行。本文为独立教程，与 Prime Intellect 无关；示意图为简化示意，以官方文档为准。
(function(){
“use strict”;
var esc=function(t){return t.replace(/&/g,”&”).replace(//g,”>”);};
var KW=/b(?:await|async|from|import|for|in|def|return|if|elif|else|not|and|or|None|True|False|class|with|as|while|try|except|print|list|next)b/y;
var RULES={
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{re:/”(?:[^”\n]|\.)*”|'[^’n]*’/y,cls:”c-str”},
{re:/ +#[^n]*/y,cls:”c-com”},
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text:[]
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code.innerHTML=tokenize(code.textContent,f.dataset.lang||”text”);
var btn=f.querySelector(“.copy”);
if(btn)btn.addEventListener(“click”,function(){
var txt=code.textContent,done=function(){btn.textContent=”已复制 ✓”;setTimeout(function(){btn.textContent=”复制”;},1400);};
if(navigator.clipboard&&navigator.clipboard.writeText){navigator.clipboard.writeText(txt).then(done).catch(function(){fallback(txt);done();});}
else{fallback(txt);done();}
});
function fallback(t){var ta=document.createElement(“textarea”);ta.value=t;ta.style.position=”fixed”;ta.style.opacity=”0″;document.body.appendChild(ta);ta.select();try{document.execCommand(“copy”);}catch(e){}document.body.removeChild(ta);}
});
var links=[].slice.call(document.querySelectorAll(“nav.toc a”));
var map={};links.forEach(function(a){map[a.getAttribute(“href”).slice(1)]=a;});
if(“IntersectionObserver” in window){
var io=new IntersectionObserver(function(es){
es.forEach(function(e){
if(e.isIntersecting){links.forEach(function(l){l.classList.remove(“on”);});var l=map[e.target.id];if(l)l.classList.add(“on”);}
});
},{rootMargin:”-15% 0px -70% 0px”});
[].slice.call(document.querySelectorAll(“main section[id]”)).forEach(function(s){io.observe(s);});
}
var bar=document.getElementById(“bar”);
addEventListener(“scroll”,function(){
var h=document.documentElement;
bar.style.width=(h.scrollTop/(h.scrollHeight-h.clientHeight)*100)+”%”;
},{passive:true});
})();