Human-Agent-Society/CORAL

解決する課題

CORALは、自律型AIエージェント組織が自動研究を行うための堅牢なインフラストラクチャを提供します。これにより、複数のコーディングエージェントが実験を実行し、知識を共有し、手動介入なしに与えられたタスク（コードのパフォーマンスの最適化や数学的予想の解決など）のソリューションを継続的に改善できます。

仕組み

CORALは、それぞれが独自の隔離されたgit worktreeで動作するAIコーディングエージェントのフリート（例：Claude Code、Cursor Agent、Codex）を管理します。これらのエージェントは、共通の状態ディレクトリ（.coral/public/）を共有し、そこでメモ、スキル、および過去の試みを交換できます。専用の採点デーモンがすべてのコミットを継続的に採点し、エージェントを最適なソリューションへと導くフィードバックループを提供します。マネージャーは定期的なプロンプトでエージェントを中断させ、戦略の反省、統合、転換を促します。

対象者

マルチエージェントの協調と自己進化を通じて、発見と最適化の反復プロセスを自動化したい研究者や開発者向けに設計されています。

ハイライト

• マルチエージェントコラボレーション: Claude Code、OpenCode、DeepSeek Harnessを含む幅広いエージェントランタイムをサポート。
• 対称な共有状態: エージェントはシンボリックリンクされた公開ディレクトリを介して、お互いの作業をリアルタイムで確認できます。
• 安全な評価: Dockerと統合し、隔離された非特権ユーザー実行を行うことで、エージェントがプライベートな採点キーにアクセスできないようにします。
• 拡張可能な採点器: カスタム採点パッケージと、オープンエンドなタスク向けのLLMジャッジルーブリック評価をサポートします。
• プラグイン統合: Claude CodeとCodex用のプラグインを提供し、エージェントのインターフェース内から直接タスクのスキャフォールドと起動が可能です。