外壳的外壳：四个工种和你的 agent 组队

github.com/EverMind-AI/Ra…

一个外壳管不住所有活，那就把外壳也编成一个团队。

Raven 0.2.0 自称 Harness of Harnesses。它带四个专业外壳：Research、Code、Design、Oncall，各自管一摊，再把外面已经在用的 agent 一起拉进同一张任务图。

Claude Code、Codex 都能入伙，共享一份记忆，由它统一编排。编排成绩也亮了，多 agent 编排基准上 Node F1 拿到 0.963。

我最感兴趣的是它冲着 RSI 去的那部分。RSI 是递归自我改进，这里落得很具体：提示词、策略、策略代码、playbook，这四样都能被 AI 自己重写，连编排层本身也是个可被改进的实例。外壳不再是一堆写死的配置，是能自己长的家伙。

这跟前面看过的几篇接得上。评测那篇说外壳和模型要分开算账，OpenCode 那篇说把 LLM 弄便宜才是硬功夫，Raven 走的是第三条路：让外壳自己进化。三篇凑一起，外壳这个从前只算配角的东西，忽然成了各家押注的方向。

保留的也有。RSI 那块自己标着实验性，自我改进会不会把策略改歪，消息里没交代。共享记忆听着美好，多个 agent 同时写一份记忆时怎么防打架，也没细说。

开源，Apache-2.0，仓库和社区都在推文里：
github.com/EverMind-AI/Ra…
discord.gg/VVSm8MESch
标签打的还是 #OpenSource。想试的人可以先拉起来跑一段 Oncall，让它连轴转几天看看活儿断不断。