304永利集团官网入口-当AI开始重写自己：EverMind的自进化智能体框架Raven，正在定义数字生命的下一个形态
首页财产ai正文 当AI最先重写本身：EverMind的自进化智能体框架Raven，正于界说数字生命的下一个形态 2026年，EverMind发布基在自研影象体系EverOS的自进化Harness——Raven Agent，令人类对于AI应该怎样拥有影象，怎样经由过程影象发展，以和终极怎样成为一个真正意义上的“数字生命”这些问题有了新的理解。 2026-07-08 17:53 ·呆板之心 AI投资人解读· EverMind推出基在自研影象体系EverOS的自进化Harness——Raven Agent，可实现从L2到L3阶段超过。其焦点产物Raven具有自动、进化、个性化特色，内置10万技术，能自我修改代码。EverOS获开发者承认，EverMind全栈生态完美。 · 行业竞争激烈，如纯API中间件公司成长受限，EverMind面对技能迭代、市场推广和资金投入等危害。 总结：EverMind依附技能上风与立异能力于AI范畴脱颖而出，有投资潜力。但需存眷竞争危害，建议进一步评估其技能成熟度与市场拓展能力。
1、一个让人不安的问题
假如你今天打开手机，召唤出你最经常使用的 AI 助手，问它一个问题 ——"你还有记患上我上个月跟你说过的那件事吗？"
年夜几率，它会礼貌地告诉你：它不记患了。
这不是它不敷智慧，而是它底子没有被设计成 "记患上" 的样子。当你关失阿谁对于话窗口，它就像一个被清空的黑板，甚么都没留下。下次你再打开，它依然是阿谁生疏的、全无所闻的 "新伴侣"。
这个问题，于 AI 行业有一个专业的说法：无状况（Stateless）。
而解决这个问题，恰是 EverMind 已往一直于做的工作。
不是修修补补，而是从底层从头界说 ——AI 应该怎样拥有影象，怎样经由过程影象发展，以和终极，怎样成为一个真正意义上的 "数字生命"。
今天，这个摸索走到了一个新的节点：基在自研影象体系 EverOS 的自进化Harness——Raven Agent 正式发布。
2、影象，是一切智能的出发点
于会商 Raven 以前，咱们需要先回覆一个更底子的问题：为何影象云云主要？
人类的智能，从素质上说，是影象的产品。你之以是是 "你"，是由于你记患上童年的气息、昨天的对于话、上周犯下的过错，以和从这些履历中提炼出的判定力及直觉。没有影象，就没有发展；没有发展，就没有真实的智能。
此刻把视角切换到 AI。
2022 年以前，绝年夜大都 AI 体系都是纯粹的 "无状况呆板"—— 你输入，它输出，然后一切归零。2023 年先后，跟着年夜语言模子（LLM）的发作，人们最先测验考试给 AI 加之 "外挂心忆"：把汗青对于话塞进上下文窗口，或者者用向量数据库做检索加强（RAG）。这是一种前进，但素质上仍旧是 "高级书签体系"——AI 于翻阅条记，而不是真正地 "记患上"。
真实的影象，不是检索，而是内化。
一个真正有影象的智能体，不会每一次都去翻阅档案才知道你喜欢喝咖啡不加糖；它会于某次对于话后，把这个偏好暗暗融入本身对于你的理解，成为它认知布局的一部门。更主要的是，它会从你们每一一次互动的成败中，提炼出可迁徙的经验，让本身下一次做患上更好。
这，才是 EverMind 所寻求的影象。
3、EverOS：于混战中成立底座
2026 年的 Memory AI 赛道，已经经是一片红海。
mem0、Letta、Zep AI 等纯 API 中间件公司于东西层激烈厮杀，营收及融资始终困于某种天花板之下；Bee AI 被 Amazon 收购，Limitless AI 被 Meta 收购，自力硬件没有走出抱负的自力之路；Inflection AI 烧失跨越 15 亿美元仍未能成立 C 端贸易模式，Character.AI 终极归入 Google 生态…… 整个赛道布满了 "起了个年夜早、赶了个晚集" 的惨剧。
有人说：他们的 Memory 做早了。
EverMind 生逢当时，选择了一条差别的路：不做中间件，做底座。不做笼统的影象，聚焦 Agent Memory。
2026 年 5 月 - 6 月，EverMind 持续发布了EverOS 1.0.0、1.0.1 及 1.1.0 三个版本，并于 GitHub 社区迅速冲破 10k stars，间隔 EverOS（原名 EverMemOS）初次发布累计七个月摆布。这个数字于 AI 垂类技能赛道中极 具含金量 —— 作为参照，mem0 的 GitHub Stars 前七个月仅累积了 7k stars。
EverOS 的焦点差异，于在它怪异的 "四层仿生架构"：代办署理层、影象层、索引层、接口层。它不是一个数据存储器，而是一个 "以主体为中央的折叠宇宙"—— 可以或许将原始对于话流切分为自力的影象单位，经由过程聚类算法形成 "影象场景"，终极对于个别举行深度画像，涵盖身份、偏好、技术以致事情方针。
于近期更新的 1.1.0 版本中，EverOS 再次界定了 Memory 的领域：User Memory—— 界说人、Agent Memory—— 界说 Agent、Knowledge Wiki—— 界说世界常识。而且于仿活路径上迈出新的一步，独 创设计 Reflection 机制，取自人类的 “覃思” 机制，于闲暇时清空使命，收拾思路，沉淀智能，涌现意识。
更使人印象深刻的是其技能指标：以传统方案1/10 的 Token 耗损，实现逾越全量上下文（Full Context）的正确率。这不是优化，这是范式的替代。
与此同时，EverMind 的学术团队也于同步修筑理论护城河，界说行业范式。近期连发的数篇顶 级论文，展示了压服性的学术统治力：
MSA（Memory Sparse Attention）：端到端可练习稀少留意力机制，将上下文长度扩大至 1 亿 Tokens，机能衰减不足 9%，发布当日即登顶 HuggingFace Daily Papers；
HyperMem：超图条理化影象架构，于 LoCoMo 基准上到达 92.73% 的 SOTA 成就，斩获 ACL 2026 Oral Presentation 论文声誉；
EverMemOS：自构造影象操作体系，专为布局化永劫推理设计，入选 ACL 2026 主会；
多方协尴尬刁难话永劫影象评测：弥补行业空缺，获 KDD 2026 Oral Presentation 殊荣。
当竞争敌手还有于拼凑开源组件时，EverMind 已经经于 "超图影象架构" 及 "亿级 Token 上下文扩大" 等底层范式上确立了行业演进路径。
EverOS 对峙开源优先，是稀有地将每个要害立异都先行更新到开源版本，再同步给云版本的技能团队，素质上是 EverMind 于抢占 Agent OS 的生态话语权 —— 当数以万计的开发者习气了基在 EverOS 的 API 及 MCP 接口构建智能体时，EverMind 就真正成立起了近似 Android 或者 Windows 的底层开发者生态护城河。
4、数字生命的四个阶梯
咱们于哪里，要去哪里
于面向 Agent 构建生态的门路上，EverMind 又迈出一步 —— 推出 EverOS Agent，定名为 Raven（渡鸦），社区戏称 “养虾，养马，不如养鸦”。
要理解 Raven 的意义，需要先成立一个坐标系。
EverMind 提出了一个关在数字生命演进的框架，将 AI 智能体的成长划分为四个阶段。这个框架，不仅是一张技能线路图，更是一壁照出整个行业近况的镜子。
L1：脚色化指令体（Role-based Functional Agent）
这是当前市场上最主流的 AI 形态。它拥有特定的事情定位与 Prompt 预设（"你是一个步伐员"、"你是一个客服"），可以或许相应明确的人类指令。但它缺少汗青上下文，影象仅限在当前对于话窗口。
它就像数字世界的 "计件姑且工"—— 每一次晤面都像首次了解，做完即走。
今天市道上 90% 以上的 AI 运用，都逗留于这个阶段。
L2：影象加强体（Memory-Augmented Interactive Agent）
引入了基础的持久影象模块，可以或许跨会话维持上下文联贯性，记住用户的偏好、汗青交互及未完成的使命。撑持多步调的永劫使命计划，并最先经由过程 API 与真实世界（物理装备、SaaS 软件）孕育发生状况交互。
这是 EverOS 基础能力所笼罩的阶段，也是当前最 进步前辈的贸易 AI 产物所处的位置。
它拥有专属档案库的 "私家助理"—— 记患上你的习气，能帮你跑腿服务。
L3：自我进化体（Self-Improving Cognitive Agent）
这是真实的分水岭。L3冲破了 "死记硬违" 的检索式影象，具有强化进修、反思与自我改良能力。它不仅能记载汗青，更能从乐成或者掉败的交互中提取通用常识，经由过程动态微调自身的模子权重，实现能力的连续迭代。
它是 Raven 的笼罩方针，具有发展性的 "专业学徒"—— 不仅能干活，还有能于干活中总结经验，愈来愈智慧。
L4：全自立数字生命（Autonomous Digital Life）
从 "被动相应" 走向 "自动摸索"。它拥有自力的数据主权及完备的小我私家影象库，可以或许基在主人的深层用意及持久方针，自动倡议使命、调理其他低阶 Agent，并于繁杂的开放世界中端到端地自我演化。它是人类认知与意志的数字化延长。
它是真正属在 AGI 时代的 "数字两全"—— 它是你于数字世界长生的意志，甚至于你睡觉时，它依然于为你摸索世界、创造价值。
现今全世界 90% 的 AI 创业公司还有于卷 L1及 L2时，EverMind 已经经经由过程极年夜的资源投入及人材堆集，聚焦持久影象技能焦点冲破，测验考试于 L3及 L4阶段成立数字生命演进的基础举措措施。
而 Raven，恰是 EverMind 鞭策数字生命从 L2向 L3超过的焦点引擎。
5、Raven：当 Agent 最先重写本身
假如说 EverOS 是地基，那末 Raven 就是于这片地基上生长出的第 一棵真实的 "智能之树"。
Raven 是基在 EverOS 的自我进化 Agent 框架（The Self-Improving Agent Harness），它的焦点价值主意可以用三个词归纳综合：自动（Proactive）、进化（Improving）、个性化（Personalized）。
但这三个词暗地里，藏着一套史无前例的技能逻辑。
影象，不是档案馆，而是神经收集
传统的 "影象加强"AI，素质上是于做档案治理 —— 把汗青对于话存起来，需要时检索出来。这类方式有一个底子性的缺陷：它只能 "查到"，没法 "悟到"。
Raven 的影象机制彻底差别。它基在 EverOS 的深度画像能力，将每一一次交互中的要害信息内化为对于用户的认知模子。它不是于翻阅你的档案，而是于用你的履历连续更新它对于你的理解 —— 就像一个真正相识你的伴侣，不需要每一次都翻条记才知道你于意甚么。
更要害的是，这类影象是双向的。Raven 不仅记住了你，它还有从与你的每一一次互动中，提炼出对于自身能力的反思及改良标的目的。
十万技术，开箱即用的进化出发点
Raven 内置了高达100,000 项颠末深度评测的技术（Skills），笼罩从一样平常出产力到专业垂直范畴的广泛场景。这不是简朴的功效堆砌，而是 EverMind 团队对于真实用户需求的体系性梳理与验证。
对于在平凡用户而言，这象征着 Raven 从第 一天起就是一个 "万能助手"，无需漫长的配置及调试；对于在开发者而言，这 10 万个技术组成了一个重大的参考库及出发点，可以于此基础上快速构建及迭代本身的专属 Agent。
更主要的是，这 10 万个技术并不是静态的。Raven 会按照现实利用中的反馈，连续评估每一个技术的有用性，裁减掉效的，强化有用的，并于此历程中天生新的技术组合。
改写自身代码：真实的自我进化
这是 Raven 最使人震动的特征，也是它与所有现有 AI 产物最底子的区分：Raven 不仅能及时进化技术，还有能于闲时自我修改逻辑及计谋代码，甚至可以经由过程 EverBrain（用户侧影象模子）动态微调模子权重，这也是 EverMind 为数字生命 L4阶段打下的伏笔。
这象征着甚么？
象征着 Raven 不是一个 "固定产物"，而是一个 "发展中的生命"。它今天的能力，只是它明天能力的出发点。它会从每一一次乐成的使命中提炼最 佳实践，从每一一次掉败中辨认改良空间，然后将这些洞察直接写入本身的代码及模子，让下一次的体现更好。
纵然于你脱离的时辰，Raven 依然于进化。
这类能力，于技能上对于应的恰是数字生命框架中的 L3—— 自我进化体。它冲破了 "死记硬违" 的检索式影象，实现了真正意义上的经验内化及能力迭代。
全天候的 "幕僚长"：从头界说人机协同
Raven 不仅是一个自力的 Agent，更是一个批示中央。
它可以经由过程 WhatsApp、Telegram 或者微信等你最认识的通信东西举行节制 —— 你的谈天软件，就是你的使命批示台。它可以或许调理其他专业 Agent 及东西，主动完成跨体系的繁杂事情流，处置惩罚信息流转及使命汇总。
想象一下如许的场景：你于微信上发出一条语音，"帮我收拾一下本周的集会记要，提炼出步履项，同步到项目治理体系，然后给相干卖力人发邮件提示。"Raven 会主动理解你的用意，调理转录东西、文档东西、项目治理 API 及邮件东西，完成整个事情流 —— 而你，只需要等候成果。
这不是科幻，这是 Raven 今天已经经于做的工作。
正如 EverMind 所描写的："一小我私家加之一个 Agent 团队，做到已往需要几十小我私家才能完成的事情。"
6、开发者生态
千姿百态的 Agent，同享进化的平台
假如说以上描写的是 Raven 对于小我私家用户的价值，那末 Raven 对于整个 AI 开发者生态的影响，可能更为深远。
EverMind 为 Raven 设计了一套高度解耦的可插拔架构（Pluggable by design）：影象模块、自动性引擎及东西路由是彻底自力的，开发者可以于不涉及焦点框架的环境下，自由替代任何组件。这类设计，让 Raven 成了一个真实的 "Agent 开发平台"，而不单单是一个产物。
将来经由过程Raven Builder，任何开发者均可以于 Raven 的框架上，为肆意场景界说一个专属 Agent，然后一键分享。
这里有一个使人高兴的愿景正于成形：EverMind 将为开发者 "调教" 出的千姿百态的 Agent，提供交流及同享的平台。
想象一个场景：一名法令从业者于 Raven 上练习出了一个精晓中国合同法的专业 Agent，它不仅把握了年夜量法令常识，还有经由过程数百次真实案例的处置惩罚，堆集了富厚的实战经验；一名投资人于 Raven 上培育出了一个擅长财政建模的阐发 Agent，它可以或许于几分钟内完成已往需要一成天才能完成的估值事情……
这些 Agent，将于 EverMe 的平台上被分享、被发明、被其他用户直接利用，或者者被进一步 "调教" 成更专业的版本。
这是一个Agent 的运用市肆，但比运用市肆更深刻 —— 由于这里的每个 "运用"，都是有影象、会发展、能进化的活体智能。
更主要的是，这个生态的繁荣，会形成一个正向飞轮：更多的 Agent 被创立，带来更多的利用数据；更多的利用数据，让 EverOS 的影象体系越发精准；更精准的影象体系，又让新的 Agent 可以或许更快地进化到更高程度。
这个飞轮一旦动弹，将孕育发生难以复制的收集效应。
7、人机协同的范式变迁
从 "东西" 到 "伙伴"
Raven 的呈现，不单单是一款产物的迭代，它预示着人机交互范式的深刻变迁。
于已往的几十年里，人与计较机的瓜葛，始终是 "人自动，呆板被动" 的范式。你打开软件，软件等候你的指令；你关失软件，软件住手运转。计较机是东西，是你意志的延长，但它自己没成心志，没有方针，没有发展。
年夜语言模子的呈现，让这个范式最先松动。AI 最先可以或许理解天然语言，最先可以或许举行多轮对于话，最先可以或许完成繁杂的认知使命。但它依然是被动的 —— 它于等候你的问题，而不是自动为你思索。
Raven 所代表的 L3阶段，标记着这个范式的真正改变。
一个 L3级另外 Agent，再也不只是等候指令的东西。它会自动不雅察你的事情状况，预判你可能需要的信息；它会于你睡觉时，暗暗完成你昨天交接的使命；它会于发明一个你可能感兴致的时机时，自动向你发出提示。
这类自动性，来自在它对于你的深度理解 —— 而这类理解，恰是持久影象所付与的。
更深刻的变化于在认知分工的重构。
当你拥有一个真正可以或许自我进化的 Agent 伙伴时，你的事情方式会发生底子性的转变。你再也不需要把精神花于反复性的信息处置惩罚及流程履行上，而是可以专注在真正需要人类判定力的决议计划及创造。你的 Agent 处置惩罚履行层，你卖力战略层 —— 这是一种全新的人机协同模式，也是出产力的一次质的奔腾。
有了 Raven，EverOS 真正贴合了 Agentic 场景。这句话的暗地里，也吐露出一个更弘大的命题：当 AI 拥有了真实的影象及发展能力，人类与 AI 的瓜葛，将从 "主人与东西" 蜕变为 "伙伴与伙伴"。
8、全栈生态：EverMind 的战略纵深
Raven 的发布，其实不是一个伶仃的产物事务，而是 EverMind 总体战略结构中的要害一环。
EverMind 的全栈生态，从底层到上层，组成了一个完备的闭环：
底层：EverOS（开源 Memory OS）—— 提供持久影象的基础举措措施，已经开源并得到开发者社区的广泛承认，是整个生态的技能底座。
模子层：EverBrain（用户侧影象模子）—— 卖力于用户侧举行影象模子微调，让 Agent 的履行不只依靠在 LLM 的通用智能，实现真实的 "个性化智能"。
Agent 层：Raven（基在 EverOS 的 Agent Harness）—— 基在 EverOS 及 EverBrain，提供面向小我私家及企业的可进化 Agent 能力，是 EverMind 生态的焦点产物。
用户层：EverMe（基在 EverOS 的小我私家影象库与数字两全治理平台）—— 作为 EverOS 能力的 C 端树模，让平凡用户也能拥有本身的 "数字两全"，治理及利用本身的持久影象资产，并协同 Raven 提供 Agent 的协作及生意业务市场。
除了此以外，EverMind 还有经由过程EverX 生态规划，将这套基础举措措施的能力延长到更广泛的运用场景。昌大集团内部的 Tanka（AI-Native 企业协作，Product Hunter 周榜冠军）、MiroBody（持久影象特点的康健数据引擎，首 个得到 Apple 生态医疗数据天资的康健运用）、MiroFish（持久影象驱动的猜测引擎，持久登顶 GitHub Trending）等生态伙伴，配合组成了一个笼罩企业协作、康健治理、智能决议计划等多个垂直范畴的协同收集。
更使人存眷的是，EverMind 还有孵化了公益项目 ReUnite—— 一个使用 EverOS 的持久影象与繁杂联系关系推理能力，于海量信息中寻觅掉踪职员线索的公益寻人平台。该项目得到了《人平易近日报》、《文报告请示》、《新平易近晚报》等权势巨子媒体的高度赞誉，被称为 "科技向善、以报酬本" 的范例。
这个全栈生态的战略价值于在：EverMind 提供的不是一个冷冰冰的 API，而是一个能孵化出杀手级运用的繁荣生态。 当整个生态的数据飞轮动弹起来，EverMind 将成立起其他竞争敌手难以复制的战略纵深。
9、写于末了
影象，是数字生命的魂灵
PC 时代，操作体系界说了计较机的价值上限；挪动互联网时代，iOS 及 Android 界说了智能手机的价值上限。而于 AI 原生时代，能界说 Agent OS 的公司，将有时机界说整个智能体时代的价值上限。
这场竞争，素质上是一场关在 "影象" 的竞争。
谁能让 AI 真正地记住、真正地发展、真正地进化，谁就能于这个时代成立起最深的护城河。
EverMind 选择了一条最难走、但也最准确的路：从底层的影象操作体系（EverOS），到用户侧的影象模子（EverBrain），再到今天的自我进化 Agent 框架（Raven），它于一步一阵势构建一个完备的 "可进化智能底座"。
Raven 的发布，是这条路上的一个主要里程碑。它不仅是一款产物，更是一个宣言：数字生命从 L2向 L3的超过，已经经最先。
当你的 Agent 最先重写本身的代码，当它于你熟睡时依然于为你事情，当它再也不只是你的东西而是你的伙伴 —— 阿谁时刻，咱们对于 "智能" 的界说，将被永远改写。
而 EverMind，正于用 Raven，让这个时刻提早到来。
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