Prime Agent 新手教程
Prime Intellect 出品的开源编码与研究代理：把上下文当变量、把工具当函数，跑在一个持久的 Python REPL 里，专为长时间自主任务设计。本教程带你从安装一路走到后台代理与技能系统。
?Prime Agent 是什么
先用一句话定位，再看它「是什么 / 不是什么」，避免带着错误预期上手。
Prime Agent 是 Prime Intellect 开源的编码与研究代理（coding and research agent），面向通用任务和长时间运行的自主工作。它的代理内核与 TUI 构建在开源项目 pi 之上，围绕两个核心抽象设计：
- 递归语言模型（RLM）：把上下文当作变量（prompt-as-a-variable），把「递归派生子代理」这类工具当作函数调用，全部发生在一个持久化 Python REPL 里。
- 持续进化外壳（Continual Harness）：补充提示、记忆、技能描述、可复用子代理规格都存成持久状态，代理能用
/refine做小幅、有证据的更新——但永远不会重写不可变的基础系统提示。
2
核心抽象
RLM + Continual Harness
RLM + Continual Harness
1
内置模型工具
持久 Python REPL（ipython）
持久 Python REPL（ipython）
26
种 API Key 提供商
另有 4 家订阅制登录
另有 4 家订阅制登录
MIT
开源许可证
macOS / Linux 原生安装
macOS / Linux 原生安装
适合它做的事
- 在真实项目目录里读写文件、跑命令、改代码
- 需要几小时甚至跨天推进的长任务（调研、评测、批量重构）
- 并行拆分子任务：多个子代理同时审查不同模块
- 把重复工作流沉淀成可执行技能（skills）
它不是什么
- 不是沙箱：它以你的用户权限执行模型生成的 Python 和命令
- 不是本地推理引擎：模型调用走订阅或 API，不需要 GPU
- 不是开箱即用的全自动员工：预算、目标、质量门都要你来定
- 不支持 Windows 原生安装：安装脚本面向 macOS / Linux
一句话记住
Prime Agent 把「上下文」当变量、「工具」当函数，跑在一个持久的 Python REPL 里；外壳状态可以自我改进，会话能在后台活着。
?本机能不能跑？
结论先行：Apple Silicon 的 macOS 是一等公民，本机（M1 Max / macOS 26）完全满足要求。
| 要求项 | 官方要求 | 本机实测 | 结论 |
|---|---|---|---|
| 操作系统 | macOS 13+ 或 Linux | macOS 26.6.2 | 满足 |
| CPU 架构 | arm64 / x86_64 | Apple M1 Max（arm64） | 原生 darwin-arm64 |
| 内存 | 无特殊要求（客户端 + API 调用） | 32 GB | 充裕 |
| GPU | 不需要，推理在云端 | — | 无压力 |
| Python | 安装器可自动装 uv + Python 3.11 | 已有 3.13，不冲突 | 自动引导 |
| Node（仅源码运行需要） | ≥ 22.8.0 | 22.22.2 | 满足 |
两个注意点：① 模型调用需要订阅（Claude Pro/Max、ChatGPT Plus/Pro、GitHub Copilot、xAI Grok）或任意一家 API Key，国内可直连的选项包括 DeepSeek、Kimi、MiniMax、小米 MiMo 等；② Prime Agent 以你的用户权限执行代码，不是安全沙箱，建议在一次性克隆或干净 worktree 里使用。
?本教程怎么读
按顺序读最快：先跑通，再懂原理，最后上长时任务。
01 认识 Prime Agent
定位、两大抽象、和传统编码代理的差异。
02 安装与登录
一键安装脚本、订阅与 API Key 两种认证、本机适配细节。
03 第一次会话
TUI 基本功：@文件、!命令、切模型、AGENTS.md、会话管理。
04 RLM 编程模型
持久 REPL、bash()、rlm.spawn 子代理、消息回传。
05 技能系统
内置技能、技能目录、Python-backed 技能与 skill-creator。
06 长时任务与后台
daemon、attach、心跳定时、/goal 与有界自主模式。
07 架构与进阶
进程架构、JSON/RPC 模式、自定义提供商与安全信任模型。
下一步
翻到第一章，先搞清楚它凭什么不一样；想直接上手可跳到第二章安装。