// agents · EverMind-AI/Raven

Raven

Raven — проект с открытым исходным кодом из категории «ИИ-агенты» от EverMind-AI (EverMind-AI/Raven на GitHub). У него 5 303 звезды на GitHub и 152 форка, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 8 октября 2026.

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

★ 5,3 тыс. звёзд⑂ 152 форкаApache-2.0обновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
EverMind-AI/Raven
Звёзды GitHub
5 303
Форки
152
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
8 октября 2026
Категория
ИИ-агенты
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  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.

// возможности

Почему его любят

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.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  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
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

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.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

ИИ-агенты

open-multi-agent

Open Multi Agent — a self-hosted TypeScript agent runtime with durable approvals and verifiable run records.

★ 7,0 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

moltis

Secure persistent personal agent server in one Rust binary — sandboxed, multi-provider, on your hardware

★ 2,9 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

OpenViking

A self-evolving context database unifying agent memory, RAG, and skills.

★ 39,4 тыс. звёздAGPL-3.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

ruflo

Agent harness for multi-agent swarms: deploy, coordinate and federate autonomous workflows

★ 74,1 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

EverOS

One portable, local-first memory layer for every AI agent - Markdown-native, user-owned and self-evolving.

★ 13,4 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

reef

Reef — infrastructure for continually self-improving agents: weight-training and harness-evolving deployments.

★ 7,5 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: ИИ-агенты

Другие проекты из категории «ИИ-агенты» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если Raven вам не подходит.

// ещё в категории agents

Больше проектов: ИИ-агенты

Соседние проекты из категории «ИИ-агенты» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к Raven — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить Raven

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.