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当编码智能体开始尝试修改并优化自身代码时，如何为其构建安全而高效的实验测试环境？开源框架Raven正是针对递归自我改进这一前沿场景量身打造。项目将智能体运行环境抽象为统一的执行支架，不仅能够自动管理不同代际智能体的代码分支与依赖沙箱，还提供跨会话状态快照与全自动评测流水线。通过将任务分发、执行监督与能力打分深度解耦，该框架让开发者能够直观观察模型在多轮迭代演变中的能力爬升与退化轨迹，为探索自主智能系统的可持续进化提供了标准化的实验底座。
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