EverMind-AI/Raven

해결하는 문제

Raven은 대규모 다단계 프로젝트를 완료하기 위해 여러 AI 에이전트를 조정하는 복잡성을 해결합니다. 단일 에이전트가 모든 것을 수행하는 대신 Raven은 호스트 역할을 하여 워크플로 그래프(DAG)를 생성하고 연구, 코딩, 디자인 및 무인 자동화를 위한 전문 에이전트를 조율합니다. 또한 재귀적 자기 개선을 목표로 하며, 시스템이 자체 계획 및 실행 논리에 대한 변경을 제안하고 채택할 수 있음을 의미합니다.

작동 방식

Raven은 에이전트 루프를 네 개의 분리된 전략 모듈로 나눕니다: 메모리(턴이 보는 것), 계획(작업 접근 방식), 능력(사용 가능한 도구), 행동(다음에 무엇을 할지 및 이를 판단하는 방법). Curator라는 별도 구성 요소가 이러한 모듈을 다시 작성하여 검증된 개선 사항을 설치합니다. 내장 에이전트로는 심층 연구를 위한 Raven-Research, 소프트웨어 개발을 위한 Raven-Code, 시각적 산출물을 위한 Raven-Design, 장기 실행 워크플로를 위한 Raven-Oncall이 있습니다. Raven은 ACP, CLI 또는 OpenAI 호환 API를 통해 타사 에이전트를 연결할 수도 있습니다. 교차 세션 메모리 및 컨텍스트를 위해 EverOS에 의존합니다.

대상 사용자

소프트웨어 구축, 연구 수행, 디자인 자산 생성 또는 무인 실험 실행과 같은 복잡한 프로젝트를 엔드투엔드로 실행할 자율 다중 에이전트 시스템을 원하는 개발자와 팀. 또한 에이전트 자기 개선에 관심이 있는 연구자에게도 매력적입니다. Raven은 자체 하네스 변경을 평가하고 채택할 수 있기 때문입니다. README에는 프리알파 단계라고 명시되어 있어 빠른 인터페이스 변경에 익숙한 얼리 어답터에게 적합합니다.

주요 특징

• DAG 기반 워크플로 계획을 통해 하나의 호스트 아래 여러 내장 및 타사 에이전트를 조율합니다.
• 연구, 코드, 디자인, 온콜의 네 가지 내장 에이전트가 각각 해당 벤치마크에서 SOTA 결과를 주장합니다.
• Curator를 통한 런타임 자기 진화: 메모리, 계획, 능력 및 행동 모듈을 다시 작성하고 채택 전에 검증합니다.
• 완전한 자율 프로젝트 제공을 입증: 게임, 재귀적 자기 개선 연구 프로젝트 및 제품 출시를 모두 Raven이 인간 코딩 없이 생성했습니다.
• 통합 인터페이스를 통해 13개의 타사 에이전트(Claude Code, Codex 등)를 연결할 수 있습니다.
• 한 줄 스크립트, Docker 또는 소스에서 설치 가능하며 localhost:18793에 웹 UI가 있습니다.