个人作品 · 2022 年起
Raven
Raven 是我自己的 AI agent 平台，按我的工作方式打造，也是我每天最主要的工具。它可以用多家供应商的模型，通过设备 agent 在我的电脑上做事，通过 Chrome 扩展在我的浏览器里做事。主 agent 能把一件任务分给多个同时运行的 agent。
- 角色
- 设计、开发与运营
- 团队
- 一人
- 时间
- 2022 年起
- 浏览器扩展
- Wisp，Chrome 应用商店 ↗
- 技术
- SvelteKit
- TypeScript
- Rust
- PostgreSQL
- Raspberry Pi
01 / 缘起
为什么做
我在 2022 年开始做 Raven。当时用的 AI 工具各自绑定一家模型供应商，而且只给建议，命令还是得我自己复制、自己执行。
我想要一个能用任何供应商模型的地方，而且 agent 能直接在我的电脑上做事。做 Raven 也是我学新技术的方式。
02 / 架构
怎么做出来的
网页前端用 SvelteKit。服务用 Rust，数据库是 PostgreSQL：agent 与工具、账号、文件和数据。一层模型接口连到多家供应商。设备 agent minion 和 Chrome 扩展 Wisp 通过 WebSocket 连接。
整套系统跑在一台 Raspberry Pi 上，经 Cloudflare Tunnel 对外。warden 是我写的监管程序，负责看管各个服务，并执行它们的构建和部署。
现在的代码库从 2025 年 8 月起有 6,700 多个 commit。我用 Raven 开发 Raven。
03 / 功能
它能做什么
- 模型 多家供应商的模型接在同一层后面，每条消息都能换模型。
- minion 设备 agent，一个可执行文件，支持 Linux、macOS 和 Windows。agent 通过它在那台电脑上读写文件、执行命令。发布的版本都有签名，2026 年 8 月起在 GitHub 发布了 61 个版本。
- Wisp Chrome 扩展，已上架 Chrome 应用商店。agent 在我已登录的浏览器里另开一个窗口，打开自己的标签页。它也能操作我的标签页，但不会把它们切到前台。cookie 留在浏览器里。
- Crew 主 agent 把任务分给其他 agent，再汇总它们的报告。默认同时运行 10 个 agent。
- 对话 Raven 会记住事实和偏好，保留每个分支，分享对话只要一个链接。
- 自动化 四种自动化等级，从全自动到每一步都要批准。
- Pipe 定时运行或由 webhook 触发的工作流。
04 / 画面
实际使用
展示账号里的一个对话。agent 找出测试失败的原因，修好后跑测试，再提交并推送。仓库和其中的 bug 都是为演示虚构的。
05 / 视频
一分钟宣传片
视频重绘了 Raven 的界面，里面的数据都是虚构的。