EverMind-AI/Raven

解決する問題

Raven は、大規模で多段階のプロジェクトを完了するために複数の AI エージェントを調整する複雑さに取り組みます。単一のエージェントがすべてを行う代わりに、Raven はホストとして機能し、ワークフローグラフ（DAG）を生成し、研究、コーディング、デザイン、無人自動化のための専門エージェントを調整します。また、再帰的自己改善を目指しており、システムが自身の計画および実行ロジックへの変更を提案し採用できることを意味します。

仕組み

Raven はエージェントループを4つの分離された戦略モジュールに分割します：メモリ（ターンが認識するもの）、計画（作業へのアプローチ方法）、能力（利用可能なツール）、およびアクション（次に何をすべきか、それをどう判断するか）。Curator と呼ばれる別のコンポーネントがこれらのモジュールを書き換え、検証済みの改善をインストールします。組み込みエージェントには、深い研究のための Raven-Research、ソフトウェア開発のための Raven-Code、ビジュアル成果物のための Raven-Design、長時間実行ワークフローのための Raven-Oncall が含まれます。Raven は ACP、CLI、または OpenAI 互換 API を介してサードパーティのエージェントを接続することもできます。クロスセッションメモリとコンテキストには EverOS に依存しています。

対象読者

ソフトウェア構築、研究実施、デザイン資産作成、無人実験の実行など、複雑なプロジェクトをエンドツーエンドで実行する自律的なマルチエージェントシステムを求める開発者とチーム。また、エージェントの自己改善に興味がある研究者にも魅力的です。Raven は自身のハーネス変更を評価して採用できるためです。README にはプレアルファ版であると記載されており、急速なインターフェース変更に耐えられるアーリーアダプターに適しています。

ハイライト

• DAG ベースのワークフロー計画により、1つのホストの下で複数の組み込みおよびサードパーティエージェントを調整します。
• 4つの組み込みエージェント：研究、コード、デザイン、オンコール。それぞれが対応するベンチマークで SOTA 結果を主張しています。
• Curator によるランタイム自己進化：メモリ、計画、能力、アクションモジュールを書き換え、採用前に検証します。
• 完全な自律プロジェクト提供を実証：ゲーム、再帰的自己改善研究プロジェクト、製品ローンチをすべて Raven が人間のコーディングなしで生成。
• 統一インターフェースを介して13のサードパーティエージェント（Claude Code、Codex など）を接続可能。
• ワンラインスクリプト、Docker、またはソースからインストール可能で、localhost:18793 に Web UI があります。