// agents · EverMind-AI/Raven

Raven

Raven ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie KI-Agenten von EverMind-AI (EverMind-AI/Raven auf GitHub). Es hat 5.303 Sterne auf GitHub und 152 Forks, wird unter der Lizenz Apache-2.0 veröffentlicht und wurde zuletzt am 8. Oktober 2026 auf GitHub aktualisiert.

The harness of harnesses: a persistent, self-evolving multi-agent ecosystem built for RSI.

★ 5,3 Tsd. Sterne⑂ 152 ForksApache-2.0aktualisiert Okt 2026
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
// projektdaten

Projektdaten

GitHub-Sterne
5.303
Forks
152
Lizenz
Apache-2.0
Zuletzt auf GitHub aktualisiert
8. Oktober 2026
Kategorie
KI-Agenten
Eintragstyp
Vollständige Installationsanleitung
Offizielle Website
Official site
// so funktioniert es

So funktioniert es

  1. Clarify the outcome you want the ecosystem to own

    Pick a substantial, ongoing objective — a product launch, a codebase, a research program — rather than a one-off question.

  2. Install Raven

    Use the one-line installer for your platform, or the container route if you prefer nothing on the host but Git and Docker.

  3. Set up your agents and models

    Configure the built-in agents and connect any third-party agents you already use.

  4. Launch and delegate

    Start the WebUI with raven web and give Raven its first task from the composer, with skills, playbooks, knowledge and memory attached.

// funktionen

Warum es so beliebt ist

Built-in agent team

Ships Raven-Research, Raven-Code, Raven-Design and Raven-Oncall agents covering research, engineering, design and operations work.

Runtime self-evolution

Agents improve through a runtime self-evolution loop — the project's RSI focus — with persistent memory across tasks.

Connects third-party agents

External agents plug into the same ecosystem, so existing agents join the shared memory and playbooks instead of being replaced.

WebUI and TUI

A browser WebUI (with a task composer exposing skills, playbooks, knowledge and memory) plus a terminal interface.

Proven on full projects

The showcase documents complete end-to-end work: a game development project, an RSI run and a full product launch executed by Raven.

Multiple install paths

One-line script installs, a container route needing only Git and Docker, and editable source-checkout installs for development.

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// selbst ausführen

Führe es selbst aus

  1. Clone the repository

    Clone Raven if you want a source checkout; most users use the installer in the next step.

    git clone https://github.com/EverMind-AI/Raven.git
    cd Raven
  2. Install Raven

    Run the official installer on Linux, macOS or WSL2 (a PowerShell route is documented for Windows).

    curl -fsSL https://raven.evermind.ai/install.sh | bash
  3. Launch the WebUI

    Start Raven's web interface in the background and open it in your browser.

    raven web
    # Opens the WebUI; stop it later with: raven web --stop
// anwendungsfälle

Was du damit bauen kannst

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// häufige fragen

Häufige Fragen

Who maintains Raven?

Raven is maintained by EverMind-AI, part of the EverMind ecosystem.

Is Raven free?

Yes — it is open source under the Apache-2.0 license. You pay for the models your agents call.

Does it need a paid API key?

Raven's agents drive LLMs, so you need model access through the providers you configure; Raven itself charges nothing.

How does it compare to AutoGen or CrewAI?

Those are frameworks for assembling agent teams in code; Raven is a persistent, productized ecosystem — built-in agents, shared memory, a WebUI, and a self-evolution loop — that also connects external agents.

How do I get started?

Run the one-line installer, then raven web, and delegate your first task from the composer.

// weiter entdecken

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