Raven, 재귀적 자기 개선 위한 모듈형 에이전트 하네스 공개

Raven은 **재귀적 자기 개선(RSI)**을 위해 설계된 '하네스의 하네스'로 소개되었습니다. 호스트 에이전트로서 내장 및 서드파티 에이전트를 통합해 복잡한 작업을 수행합니다. 모듈형 아키텍처를 통해 계획 및 행동 메커니즘의 변경 사항을 제안, 평가, 채택하여 Raven 자체 하네스를 반복적으로 개선할 수 있습니다. 이 시스템은 세션 간 컨텍스트를 유지하는 로컬 우선 메모리 런타임인 EverOS를 기반으로 합니다.

핵심 아키텍처 및 에이전트

Raven은 Raven Evolver라는 별도 도구가 벤치마크를 기준으로 후보 변경 사항을 평가하여 공유 하네스를 정제하는 모듈형 아키텍처를 채택합니다. 시스템에는 특정 도메인을 위한 4개의 내장 에이전트가 포함되어 있으며, 그중 두 가지는 다음과 같습니다:

• Raven-Code: 디버깅 및 리팩토링을 포함한 에이전트형 소프트웨어 개발을 처리합니다.
• Raven-Oncall: 무인 워크플로우와 지속적 모니터링을 관리합니다.

출처에 따르면 이러한 에이전트는 재사용 가능한 하네스 구성 요소와 도메인 특화 도구 및 스킬을 결합해 각 도메인에서 최첨단 성능을 제공합니다.

자기 진화 메커니즘

에이전트 루프는 Memory, Planning, Capability, Action의 4개 전략 모듈로 분리됩니다. Curator 구성 요소는 이러한 모듈의 설정이나 판단 코드를 재작성합니다. 변경 사항은 검증 통과 후에만 적용되며, 실패 시 자동으로 롤백됩니다. Curator는 도구, 서비스, 스킬 및 절차를 교체할 수 있습니다. 이 실험적 기능은 설치된 패키지가 아닌 리포지토리와 함께 제공됩니다.

생태계 및 통합

Raven은 ACP, CLI, OpenAI 호환 API를 통해 Claude Code, Codex, OpenCode, GitHub Copilot 등 13개 서드파티 에이전트의 오케스트레이션을 프리셋으로 지원합니다. 이 프로젝트는 메모리를 위한 EverOS, 114,190개 스킬 카탈로그에서 스킬을 검색하는 SkillForge, 그리고 HyperMem 및 EverMemBench와 같은 연구 도구를 포함하는 더 넓은 EverMind 생태계의 일부입니다.