RecodeX 重构消息，EverMind开源Raven V0.2.0，提出递归自我改进不应只停留在模型参数层，而应作用于整个Agent：模型参数类比大脑皮层负责慢速能力巩固，由记忆、技能、提示等构成的Harness类比海马体实现快速适应。
该版本支持AI独立改写Harness的模块、代码、提示、策略四类内容，实验性功能Curator已跑通从反馈收集到改动校验安装的闭环；同时作为统一编排层，可调度自研研究、编码、设计、持续执行四类专业Agent与Claude Code、Codex等外部Agent，通过有向无环图拆解任务并依托EverOS留存跨会话上下文。评测显示同底座模型下其在多Agent编排、深度研究、编码等任务上优于对照框架，并已落地预训练方案自主优化、Godot游戏全流程开发等场景。