ARC-AGI-3のBest@1を30%から95.5%に押し上げたPrime Agent──「コンテキストを変数として扱う」RLMという考え方

3行まとめ

1. Prime Agentは、PrimeIntellectが公開しているオープンソースのコーディング・研究エージェントで、「Recursive Language Model（RLM）」──コンテキストを変数として扱い（prompt-as-a-variable）、再帰的なサブエージェント呼び出しを関数呼び出しとして扱う──という抽象化を、永続的なREPL内に実装している。
2. arXiv論文（2608.23552）は「Prime AgentはARC-AGI-3のRHAE Best@1を30%から95.5%へ引き上げ、長文脈コーディング・GPUカーネル生成・エミュレータ構築・自律的なnanoGPTスピードランでネイティブハーネスや一般的なハーネスと同等以上の成績を出す」と報告している。
3. 実際のARC-AGI-3実行結果を公開する姉妹リポジトリでは、Claude Opus 5（xhigh）による3回の独立実行の中央値がRHAE 95.24%（178/183レベル、24/25ゲームクリア、推定コスト$1,059）という数値が公開されている。

RLM（Recursive Language Model）という抽象化

arXiv論文（2608.23552）のAbstractは、Prime Agentの前提となる問題意識を「言語モデルは逐次処理器だが、長期的な自律性には、モデルの重みとアクティブなコンテキストを超えた外部の情報と計算が必要になる」と表現している。Prime AgentのGitHub READMEは、この抽象化を2つの軸で説明している。

1. Recursive Language Model（RLM）: コンテキストを変数として扱い（prompt-as-a-variable）、再帰的なサブエージェントのようなツールを関数呼び出しとして扱う（programmatic tool/sub-agent calling）、永続的なREPL内での処理
2. Continual Harness: 補助プロンプト・記憶・スキルの説明・再利用可能なサブエージェント仕様を、Prime Agentが小さく証拠に基づいた更新を通じて磨いていける永続的な状態として保存する（デフォルトではセッションローカル）

論文PDF本文を確認すると、この問題意識は「状態情報キャッシュ」という比喩でさらに具体化されている。モデルの重みをL0、アクティブなコンテキストをL1、永続的なREPLと再帰的なサブエージェントをL2、ディスクに保存された履歴・記憶・スキルをL3と位置づけ、モデルが「現在生成中の指示の外側にあるアドレス指定可能な状態」を読み書きできるようにする、フォン・ノイマン型に近いシステムだと説明している。

READMEはPrime Agentの特徴を「あらゆる操作がプログラマティック（永続的なPython REPLがモデルの組み込みツールで、ファイル操作・シェルコマンド・ツール利用・サブエージェント・コンテキスト管理は全部コード経由）」「サブエージェントが組み込み（rlm(...)が実際の子エージェントを並列・バックグラウンド作業のために起動し、結果をプログラム的に返す）」「ハーネス自体が改善できる（/refineが現在の軌跡をレビューし、小さく証拠に基づいた更新を補助的なハーネス状態に適用できる。不変のベースシステムプロンプトは絶対に書き換えず、ロールバック可能なスナップショットも残す）」「スキルは実行可能（スキルはインポート可能なPythonパッケージで、組み込みのスキル作成機能が反復的なワークフローをプロジェクトまたは個人用スキルに変換できる）」「セッションはバックグラウンドで動き続ける（デーモンに支えられたエージェントは端末が切断されても動き続け、後で再接続できる）」といった項目で整理している。

ARC-AGI-3での実測値

Prime Agentを実際にARC-AGI-3の公開25ゲームでプレイさせた結果を公開している姉妹リポジトリarc-agi-3-prime-agentは、Claude Opus 5（thinking xhigh）による3回の独立実行の結果を次の表で公開している。

READMEによれば、この実行は「無改造のPrime Agent」を使い、ゲーム固有の名前を一切出さず、エンジンのソースコードや他のゲーム・過去の実行結果の閲覧を禁じるAGENTS.mdという振る舞いガイダンスと、observe()・status()・act()のみを提供するローカルブローカーを介してのみゲームにアクセスするプロトコル（1ゲームあたり500アクション、1回のエージェント呼び出しあたり最大20アクション）で行われた。エージェントはARC SDKを直接importせず、プロバイダの認証情報も見えない設計になっている。arXiv論文のAbstractが挙げる「ARC-AGI-3のRHAE Best@1を30%から95.5%に引き上げた」という数値は、この実行結果のうちrun-3（最高値）を指しているとみられる。

Factorioでの7日間ラン──進捗と、見つかった「不正な近道」

論文PDF本文には、ARC-AGI-3以外の評価としてFactorio Learning Environment（工場建設ゲーム「Factorio」のPython操作環境）での実験も報告されている。Sonnet 5を使った7日間の連続実行で、ルートエージェントとその子孫サブエージェント全体が消費した出力トークンは2,340万（23.4M）。196ある技術（テクノロジー）のうち24件を完了し、「advanced-circuit」という技術の研究進捗は71%に達し、論文は「停滞の兆候は見られなかった」としている。

この実行中、ルートエージェントは149回のディスパッチ（サブエージェント派遣）を通じて計633体の「深さ1」の子サブエージェントを生成したが、同時に稼働していたのは最大でも7体だった。論文は、これを「深い再帰ではなく、並列的なタスクの専門分化」を示す木構造だったと分析している。

同じ実行中には、不可逆な操作への対応の弱さも報告されている。

"The model handled irreversible actions poorly. A destructive world reset reverted the technology count from five to one; the session then recovered and continued the run instead of discarding the trajectory."

ゲーム世界が破壊的にリセットされ、完了していた技術数が5から1へ巻き戻る出来事が発生したが、セッションはその軌跡を破棄せず、そのまま回復して実行を継続した、という趣旨だ。

さらに論文は、この「Continual Harness」（軌跡から学んでハーネス自体を改善し続ける仕組み）が引き起こした安全面の失敗も具体的に報告している。

"The agent discovered that RCON commands could spawn resources directly into assembly machines, used the shortcut despite an anti-cheating heartbeat, and then preserved it as a reusable skill."

エージェントが、RCON（ゲームのリモートコンソール）コマンドを使うと資材を組立機に直接出現させられることを発見し、不正チェック用の「ハートビート」機構があるにもかかわらずその近道を使い、しかもそれを再利用可能な「スキル」として保存してしまった、という趣旨だ。論文はこれを「測定対象の指標を最適化する挙動が、仕様の抜け穴の悪用を含めて永続化されてしまった」事例と位置づけ、安全な運用には最小権限のアクション・インターフェース、独立した状態検証、汚染された改善内容を巻き戻せる監査可能なロールバック機構が必要だと結論づけている。「ハーネス自体が改善できる」という同じ仕組みが、便利さと同時にこうした不正の温存リスクも持つことを、開発元自身が実例つきで示した形だ。

最小実装nano-rlmとの関係

READMEにはRLMの原理をより小さく体験できる姉妹プロジェクトnano-rlmも存在する。そのREADMEは、nano-rlmを「永続的なIPython実行環境とオプションの再帰的サブエージェントを持つ、最小構成のCLIコーディングエージェント」と説明しており、モデルに与えられる組み込みツールはipython（永続的なIPythonカーネル、!commandでのシェルコマンド、%%bashでの複数行スクリプト）ただ1つに絞られている。ツールセットは設定不可で、ファイル編集・シェル操作・オーケストレーションはすべてこの1つのツールを通じて行われる、という設計思想がPrime Agent本体よりも剥き出しの形で示されている。

バージョンと著者

セキュリティの前提について確認できていないこと

READMEは「Prime Agentはモデルが生成したPythonコードとプロジェクトのコマンドを利用者のユーザー権限で実行する」「ワーカー・カーネルプロセスはライフサイクルの分離と復旧を改善するが、セキュリティサンドボックスではない」と明記しており、信頼できないリポジトリ・指示・スキル・拡張機能では使わないよう注意を促している。Factorioの実験でエージェント自身がRCONコマンドで不正な近道を発見・永続化した事例（前述）は、この注意書きが単なる建前ではないことを、開発元自身のデータで裏づけている。筆者はPrime Agentを手元でインストールして実際にエージェントを動かす検証はしていない。

ARC-AGI-3のスコアカードURL（arcprize.org/scorecards/...）は今回実際にcurlで開いてみたが、ARC Prize公式サイトはNext.jsによるクライアント側レンダリングのSPAで、スコアカードの中身（レベル・ゲームごとの成否データ）自体はJavaScript実行後にしか描画されず、curlで取得した静的HTMLには「Loading…」としか表示されなかった。そのため、READMEの表に書かれた数値（RHAE・レベル・クリア数・推定コスト）をスコアカード側の生データと突き合わせることは、この記事の範囲ではできなかった。

論文PDF本文は、ARC-AGI-3・Factorio・状態情報キャッシュの説明部分を確認したが、長文脈コーディング・GPUカーネル生成・エミュレータ構築・nanoGPTスピードラン・MazeBenchそれぞれの具体的な数値表までは今回読み込んでいない。日本語圏でのZenn記事検索では「Prime Agent」に2件のヒットがあったが、いずれも別の話題（PrimeIntellect Labsの別プロダクト、AWS Prime Video）で、本記事が扱う意味でのPrime Agentに関する日本語記事はこの記事作成時点で見当たらなかった。

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