科技日报记者 李禾
近日，AI公司EverMind披露其围绕HarnessBank、Raven和EverMe构建的自进化技术与产品体系。其中，HarnessBank负责解决Agent（智能体）如何安全、可验证地持续改进，Raven将自进化机制带入Agent运行时，面向C端的EverMe已上线内测，试图通过长期个人记忆和多Agent数据连接，为自进化提供持续的数据基础。
HarnessBank、Raven和EverMe都是智能体框架。在Agent应用中，模型只是能力的一部分。包裹在模型外围的提示词、知识注入、工具调用、运行时逻辑与配置，共同构成智能体框架（Harness），成为Agent的“运行外壳”。同一个模型放进不同的智能体框架，就像同一个人进入不同组织：知识与智力没有改变，决策流程、工具条件和反馈机制一变，最终表现可能会截然不同。于是，与传统依靠人工反复调整不同，HarnessBank采用“双Agent”架构：任务Agent负责执行任务，底层模型保持冻结；能力更强的Evolver Agent读取任务执行轨迹，诊断失败模式，并自动生成新的智能体框架。
EverMind指出，研究发现并不存在一套能够跨模型通用的最优智能体框架，不同模型往往存在不同的主导失败模式。在此基础上，EverMind推出自进化智能体框架Raven，将长期记忆、技能体系、运行策略及工具调用连接起来，使Agent可根据历史任务轨迹总结经验，并持续调整外围工作流，无须频繁修改底层模型参数。
目前，EverMind首款C端产品EverMe已上线内测，该产品围绕数字分身等模块展开，接入多个Agent，支持将用户散落在不同Agent、知识工具和文件中的历史数据汇集为长期记忆。EverMind希望借此建立一个面向个人用户的数据飞轮：用户持续产生任务和交互数据，系统沉淀为长期记忆，不同Agent在用户授权下调用这些记忆，并根据任务结果形成新的反馈和经验，让AI能基于用户长期记忆“越用越懂用户”。
（受访者供图）
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