Claude Code、Codex组队干活，Raven新版本既做总调度，也让Harness持续进化
导读｜RSI（递归自我改进）不应只发生在模型参数层：类比人类大脑的不是 LLM，而是整个 Agent。EverMind 开源的 Raven V0.2.0 为此提供了两个核心设计：为 RSI 而设计的 Harness 框架，以及统一编排专业 Agent 的 The Harness of Harnesses。在多 Agent 编排、深度研究、编码、设计与持续执行评测中，Raven 的多项结果优于同底座模型下所比较的 Harness。 递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI），指 AI 系统利用执行结果与反馈，持续改进产生这些结果的机制本身。谈到 RSI，人们往往首先想到模型参数，但人类大脑给出了另一种答案：按照互补学习系统理论（CLS；Kumaran, Hassabis & McClelland, 2016），海马快速记住具体经历，皮层则通过回放与整合，缓慢沉淀出可复用的能力。因此，真正可以类比大脑的不是 LLM，而是整个 Agent：模型参数如同皮层，适合慢速巩固；由记忆、技能、提示、控制代码与决策策略构成的 Harness，则应像海马一样快速适应。RSI 同样可以、而且应当发生在 Harness 层。学术界已有不少工作探索让 AI 改写 Agent 本身，但主流的工程化 Harness 框架仍以人工编写和维护为主：提示靠人调，流程靠人写，出错靠人修。EverMind Raven V0.2.0 正是从这里出发，围绕两个核心设计理念构建。 其一，为 RSI 而设计的 Harness 框架。 Raven 把 Harness 中可被 AI 改写的部分分为四类：Modules（如 playbook 与子 Harness 的组合）、Code（如执行前检查等策略代码）、Prompt（如系统提示与上岗手册）和 Policy（如工具开放与闸门配置）。这四类内容共同构成 Harness 的装配方案，每一类都可以独立替换、改写。AI 可以依据任务中积累的知识、经验与反馈修改这些部分，持续改进个体 Harness 与团队协作策略。V0.2.0 迈出了第一步：运行时的 Curator 已作为实验性功能开源，跑通了从反馈、生成代码到校验安装的闭环。 其二，The Harness of Harnesses。 Raven 把自身深度优化的四个子 Agent（Raven-Research、Raven-Code、Raven-Design 与 Raven-Oncall）与 Claude Code、Codex 等专业 Agent 统一编排，负责成员选择、任务拆解、依赖调度与结果交接，并由 EverOS 保留跨会话的上下文与经验，支持跨模型、跨框架的能力组合。 围绕 AI 改进 AI，Raven 目前有两条探索：一是 AI 改进 Agent 自身的工作方式，即上述 Curator（见第四部分）；二是 AI 改进 AI 的研发工作，Raven RSI 项目在 nanochat 预训练实验中完成 7 轮、172 次训练，在相同的单次训练预算下使 val_bpb 相对下降 5.8%（见第六部分）。 Raven 自身的发布也是一次实际应用：它完成了浏览器端物理小游戏、16 页产品介绍、中英文海报和项目 README，将多种专业能力用于制作自己的宣传物料。 图 1｜Raven V0.2.0 主视觉。产品界面、案例及评测图由 EverMind 提供。 一 Harness of Harnesses 如何组织专业 Agent 当你把一项复杂任务交给 AI，真正费力的往往不只是得到一个答案。你还要决定先查什么、交给谁做、哪些工作可以并行、结果如何交接，以及出现问题后怎样调整。下一次遇到类似任务时，这些判断和纠正能否继续发挥作用，同样影响着 AI 是否真正成为可靠的工作伙伴。 研究需要检索与证据，编码需要实现与调试，设计需要组织表达与交付，实验任务还需要持续运行、观察结果并推进下一轮。不同专业 Agent 已经形成了各自的工具、技能和工作方式。复杂任务需要把这些能力组织起来，也需要让执行中积累的经验进入后续的工作过程。 Claude Code、Codex 等专业 Agent 可以保留自己的专长与执行机制，Raven 在更上层承担协调工作：谁先做、谁接着做、谁需要读取哪些结果，以及什么时候可以进入下一步。接入一个成员，意味着把它的专业能力纳入一条更完整的任务链。 这也是 Harness of Harnesses 的含义。Harness 是一套把模型能力转化为行动的机制，涵盖上下文管理、规划、工具使用、结果检查与执行循环。Raven 连接的成员可以拥有完整的 Harness，并按自己的方式完成被分配的工作。 由此可以看见两个相互衔接的层次：外层组织成员、任
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