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エバーマインドAI（EverMind AI）は、複数のAIエージェントを統括し、自らの仕組みも改善していくオープンソースの基盤「Raven」を論文とGitHubで公開した。論文は9月27日にarXivへ投稿され、Hugging Faceの日替わり論文で1位になった。実験ではAI自身が研究を回し、学習の指標を5.8％改善したという。
エバーマインドAI（EverMind AI）は、複数のAIエージェントを束ねて統括し、自らの仕組みも改善していくオープンソースの基盤「Raven」を公開した。論文は2026年9月27日にarXivへ投稿された。Hugging Faceの論文紹介ページによると、9月30日の「Paper of the day」で1位を獲得した。
司令塔のHost Agentが目標を分解し、各サブタスクを専門のエージェントに割り当て、依存関係を調整して結果を統合する。過去の経験は記憶基盤「EverOS」と履歴の保管庫に残し、「Skill Forge」が再利用できる手順として取り出せるようにする。論文は、複雑で長期にわたる課題で最先端のエージェントシステムを大きく上回ったとしている。
GitHubによると、研究、コーディング、デザイン、無人の業務自動化向けに、Raven-Research、Raven-Code、Raven-Design、Raven-Oncallの4つのエージェントを備える。自己改善機能「Raven RSI」では、AIが計画、コード作成、実験、評価を繰り返す。小型LLM学習基盤「nanochat」の事前学習実験では、7ラウンドで172回の学習を1度も落とさずに実行し、同じ20分・GPU1基の枠で検証指標のval_bpbを5.8％下げたという。ダム決壊の模擬実験では行き過ぎ量を3桁減らしたとしている。
なお、GitHubはRavenを開発初期のプレアルファ版と位置づけており、インターフェースや設定は急に変わる可能性があると注意している。
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