Prime Agent, un agente de codificación desarrollado por Prime Intellect, ha sido descargado más de 300,000 veces y ha procesado más de 8 billones de tokens desde su lanzamiento en agosto. Durante dos semanas, el sistema orquestó un enjambre de más de 2,000 agentes en más de 10,000 Prime Sandboxes para reescribirse de TypeScript a Rust, con el objetivo de preservar la paridad de características con la versión original.

Logo de Prime Intellect, el desarrollador de Prime Agent
Prime Intellect, la organización detrás de Prime Agentwww.primeintellect.ai

El artículo indica que Prime Agent es un agente de codificación desarrollado por Prime Intellect.

Infraestructura microvm de Prime Sandboxes para entrenamiento de RL agente
Prime Sandboxes utilizados para ejecutar el enjambre de agentes durante la reescritura de Prime Agentwww.primeintellect.ai

El artículo menciona que se utilizaron más de 10,000 Prime Sandboxes para orquestar el enjambre de agentes para la reescritura.

La reescritura se realizó mediante un workflow de máquina de estados finitos de cuatro agentes: un Planner creó especificaciones y comprobaciones de paridad, un Implementer escribió código Rust en un árbol de trabajo aislado, un Revisor inspeccionó adversarialmente el código utilizando un modelo diferente, y un Verificador compiló y ejecutó las comprobaciones de paridad en un Prime Sandbox recién creado. La paridad abarcó los aspectos de TUI, harness, protocolo y características. Tras lograr la paridad, un segundo orquestador ejecutó un bucle de hillclimbing que utilizó un harness de referencia para perfilar costos, asignar hipótesis a los trabajadores y validar los cambios con dos agentes revisores, optimizando en última instancia las rutas de inicio/renderizado, reemplazando el polling por esperas basadas en eventos y liberando la memoria de inmediato después de sesiones grandes.

Visualización de árboles de sesión de agentes que muestran planificación, feedback y hillclimbing de rendimiento
Flujo de orquestación de la reescritura de Prime Agent a Rust con 2,209 agentes y 16,758 mensajeswww.primeintellect.ai

El artículo describe un flujo de trabajo de máquina de estados finitos de cuatro agentes y un segundo orquestador para hillclimbing a fin de optimizar el rendimiento.

Comparación lado a lado de los menús de comandos slash de TypeScript y Rust que resaltan las diferencias
Ejemplo de comprobación de paridad entre las implementaciones de TypeScript y Rust de los menús de comandos slashwww.primeintellect.ai

El artículo señala que las comprobaciones de paridad abarcaron los aspectos de TUI, harness, protocolo y características durante la reescritura.

Los resultados medidos muestran una disminución de la latencia de arranque en frío desde ~736 ms hasta ~52 ms (~14× más rápido) y una disminución de arranque en cálido desde ~552 ms hasta ~41 ms (~13× más rápido). La memoria después del arranque disminuyó de ~1,130 MB a ~237 MB (~79% menos) y el tamaño instalado se redujo de ~172 MB a ~60 MB (~65% más pequeño). La reescritura también proporcionó una base de código modular de nueve crates, aislamiento de trabajadores por sesión, soporte de Windows abstracto de plataforma (beta) y un protocolo de daemon unificado. Debido a que los resultados provienen de un conjunto de referencia interno sin un estándar común, deben interpretarse con cautela.