EverMind AI, 모델 하네스를 진화시키는 오픈소스 시스템 Raven 공개

Raven은 호스트 에이전트를 사용해 목표를 작업 그래프로 나누고, 각 부분을 모델-하네스 쌍으로 보내 연구, 코드, 설계 또는 온콜 업무를 맡긴다. 하네스 구성 요소는 진단, 변이, 재조합되며, 후보가 통계 검사를 통과한 뒤에만 현재 하네스를 대체한다.

DAIR.AI에 따르면 DeepSeek-V4-Flash에서 연구용 하네스는 BrowseComp에서 69.3%, Humanity's Last Exam에서 60.0%를 기록했으며, 같은 모델을 쓴 다른 두 하네스는 최대 62.4%와 43.3%였다. Raven의 선별된 스킬 라이브러리는 SkillsBench Pass@1을 스킬이 없을 때의 9.2%에서 22.6%로 끌어올린다. 논문은 Raven: The Harness of Harnesses for Composable Agentic Intelligence이다.