cv usk(@cv_usk):TL;DR: 単一のエージェント・ハーネスではスケールしないという課題に対し、ハーネス自体を自動構築・進化させるオープンソースのマルチエージェント・エコシステム「Raven」が登場しました。タイトル: Raven: The Harness of Harnesses for Composable Agentic Intelligence URL: https://t.co/rcBvMBq2SK ポイント 🧩 モデルとハーネスの組を「構成の単位」として扱い、Host Agentがタスクを分解して専門エージェントへDAG形式で割り当てる 🧠 EverOS（記憶）とSkill Forge（スキルの取得・再利用）で、過去の経験をタスク横断的に活用 🔬 誤り率が操作ごとに単純加算されるという「構成健全性定理」を証明し、XORタスクの具体例で組み合わせが個々のエージェントの能力を超えうることを実証 📊 新設ベンチマークMAOBの4指標すべてで1位。Exact Matchでは最強ベースライン比+10.4〜10.5ポイント改善 🛠️ Raven-Research/Code/Design/Oncallの各専門エージェントもベースラインを一貫して上回る 🔁 実行トレースから失敗を診断しハーネスを自己進化させる仕組みも、モデルを凍結したままドメイン横断で性能向上を確認理論と実証の両輪でマルチエージェント構成の「なぜ効くのか」を示した点に意義を感じます。 #マルチエージェント #AIハーネス

2026.10.01 03:22

TL;DR: 単一のエージェント・ハーネスではスケールしないという課題に対し、ハーネス自体を自動構築・進化させるオープンソースのマルチエージェント・エコシステム「Raven」が登場しました。タイトル: Raven: The Harness of Harnesses for Composable Agentic Intelligence URL: ポイント 🧩 モデルとハーネスの組を「構成の単位」として扱い、Host Agentがタスクを分解して専門エージェントへDAG形式で割り当てる 🧠 EverOS（記憶）とSkill Forge（スキルの取得・再利用）で、過去の経験をタスク横断的に活用 🔬 誤り率が操作ごとに単純加算されるという「構成健全性定理」を証明し、XORタスクの具体例で組み合わせが個々のエージェントの能力を超えうることを実証 📊 新設ベンチマークMAOBの4指標すべてで1位。Exact Matchでは最強ベースライン比+10.4〜10.5ポイント改善 🛠️ Raven-Research/Code/Design/Oncallの各専門エージェントもベースラインを一貫して上回る 🔁 実行トレースから失敗を診断しハーネスを自己進化させる仕組みも、モデルを凍結したままドメイン横断で性能向上を確認理論と実証の両輪でマルチエージェント構成の「なぜ効くのか」を示した点に意義を感じます。 #マルチエージェント# #AIハーネス#