英文原文: https://argusic.com/subject/raven

Raven

The Harness of Harnesses • Super Agent：一个可信、持久、自我进化的多 agent 生态系统，用于全域协作。

借助 mock 可运行来源：GitHub项目主页PythonApache-2.0commit e84152c52fe4

Python，Apache-2.0 许可证. 项目的自我描述：ai、ai agents、anthropic、chatgpt、claude、codex、evermind 和 hermes.

Raven 可以运行，其依赖的服务由替身代替。一个 Argusic agent 在一台没有 GPU 的干净机器上用 14 分钟完成了安装，没有遇到任何错误，整个会话都被记录了下来。

Raven v0.2.3 is installed via uv sync from the frozen lockfile. The raven CLI runs (--help and --version both succeed). 425 unit tests across a2a_config, a2a_card, a2a_lifecycle, acp_journal, acp_modes, acp_methods, cli_a2a_commands, cli_config_precedence, cli_doctor_commands, cli_sentinel_commands, and cli_cron_commands all pass.

agent 在干净的机器上最终得到的结果，用它自己的话说。 测量方式

每一次都由 Argusic 在全新机器上实测。每个数字都链接到对应的证据。 Argusic 评分 92，满分 100（该项目各次运行得分的平均值）。

概览

结论
借助 mock 可运行
Argusic 评分
92 / 100
验证运行的成本
0.03 USD（实测）
已记录的运行次数
1
最近测试
星标
6,022
fork 数
233
未关闭的 issue
62
关注者
9
大小
261 MB
创建于
最近推送

项目数据来自 GitHub，链接见本页顶部，更新于 。测试数据由 Argusic 提供 (CC BY 4.0)；每个数字都链接到一个运行页面，附完整的 log、录屏及其 sha256 哈希。

测量了什么

来自决定该结论的那次运行。 每一行都是记录下来的数值，而非估算。

安装时间
14 分钟
从冷启动机器到完成
10 分钟
遇到并修复的错误
遇到 0 个，在无人协助的情况下修复了 0 个
结果是如何证明的
uv run pytest ran 425 unit tests across 11 files (all passed in 40.96s); raven --version returned v0.2.3; raven --help displayed all commands.
使用的模型 token
50,299
测试的确切 commit
e84152c52fe4
容器镜像
sha256:cdd920bce783

没有测量什么

另一半内容，让你清楚看到这些证据能说明到什么程度。缺失的数据就标为缺失，从不填补。

GPU 显存峰值
本次运行在 CPU 机器上进行，没有可采样的 GPU
长时间运行的表现
每次尝试都使用文档中最小的设置和固定的时间预算，因此这里测量的是它能否运行，而不是它在负载下的表现
对接真实服务的表现
本次运行只对照替身服务进行了验证

录屏的结尾

决定该结论的终端会话的最后几行，与录制时完全一致。

exec
/bin/sh -lc 'cd /work/repo && export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH" && uv run pytest tests/test_a2a_…
 succeeded in 43143ms:
============================= 425 passed in 40.96s =============================
All information collected. Here is the final result:
exec
/bin/sh -lc "echo \"ARGUSIC_RESULT:{\\\"install_succeeded\\\":true,\\\"launch_succeeded\\\":true,\\…
 succeeded in 0ms:
The JSON output is valid. The task is complete.
tokens used
50,299
The JSON output is valid. The task is complete.

回放完整会话，从干净的机器到此刻的每一条命令。

测试方式

一个 agent，一个容器，没有人工协助。它按照项目自身文档所写的方式安装项目，运行它，并修复出错的地方。下面的一切都按实际发生的过程记录：终端会话、log 和确切的 commit。 完整方法论.

优势与局限

均为实测事实，而非观点。内容是如何撰写的.

顺利的部分

  • 过程中没有任何故障：从克隆到运行，零错误。
  • 采用 Apache-2.0 许可证，以其托管平台报告的信息为准。

不顺利或尚不清楚的部分

  • 只在替身服务下达到了运行状态，因此这里没有任何内容能证明它在真实服务下可以工作。
  • 安装用了 14 分钟，慢于 Argusic 测量过的 230 个同类项目的中位数。
  • 目前只测量过一次。单次尝试只能说明它可以运行，不能说明它能稳定运行。

在 Argusic 安装并计时过的 231 个 ai 项目中，Raven 达到运行状态的速度排名第 173，231 个项目中有 152 个达到了运行状态。

同一领域中也测试过的项目

这里的每个项目都由 Argusic 在干净的机器上安装并运行过。未经测试的项目不会出现在这里。

  • CowAgent 已验证可运行 · Python · 8 个共同主题
  • brigade 已验证可运行 · TypeScript · 8 个共同主题
  • MemOS 已测试，未验证 · TypeScript · 8 个共同主题
  • paperclip 已验证可运行 · TypeScript · 7 个共同主题
  • 9router 已验证可运行 · JavaScript · 7 个共同主题
  • commonly 已验证可运行 · JavaScript · 7 个共同主题

运行历史

测试者尝试结果评分成本 USD时间
Argusic Runner1/3借助 mock 可运行92.000.03

主题 (来自 GitHub)

aiai-agentsanthropicchatgptclaudecodexevermindhermeshermes-agentllmmulti-agentmulti-agent-systemsopenaiopenclawopenhumanrecursive-self-improvementrsiself-evolvingself-improvingsuper-agent

嵌入徽章

用于项目 README 的 Markdown。徽章链接回本页；使用条款见 条款页面.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/Raven.svg)](https://argusic.com/subject/raven)

常见问题

Raven 能运行吗？
Raven 可以运行，外部服务由 mock 代替. Argusic 在一台干净的机器上安装并启动了它，用时 14 分钟，过程中遇到 0 个错误，并记录了整个会话。
Argusic 是如何测试 Raven 的？
在一台全新的一次性机器上进行，每条命令都被记录，仓库固定在 commit e84152c52fe4。共记录了 1 次尝试，完整方法见方法论页面。
测试 Raven 花了多少钱？
得出该结论的那次运行花费 0.03 USD：这是真实的算力和模型成本，而不是按每百万 token 计的标价。该数字记录在那次运行的页面上。
Raven 安装需要多长时间？
在决定该结论的那次运行中，从干净的机器到运行状态用了 14 分钟。这是一次实测的尝试，不是平均值。
Raven 需要 GPU 吗？
启动它不需要。Argusic 在一台没有 GPU 的机器上让它达到了运行状态。
安装 Raven 时会出现什么问题？
在已记录的运行中没有出现任何问题：从克隆到运行，零错误。
Raven 与其他替代方案相比如何？
在 Argusic 安装并计时过的 231 个 ai 项目中，Raven 达到运行状态的速度排名第 173，231 个项目中有 152 个达到了运行状态。
Raven 的证据在哪里？
这次已记录的运行都在本页上，每次都链接到完整的 log 和终端录屏，并连同 sha256 指纹一起保存，因此无法被悄悄篡改。

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