Human-Agent-Society/CORAL

解决的问题

CORAL 为自主 AI 代理组织提供了强大的基础设施来进行自动研究。它允许多个编码代理运行实验、分享知识，并持续改进给定任务的解决方案——例如优化代码性能或解决数学猜想——而无需人工干预。

运作方式

CORAL 管理一个 AI 编码代理机群（例如 Claude Code、Cursor Agent、Codex），每个代理都在自己隔离的 git worktree 中运作。这些代理共享一个公共状态目录（.coral/public/），它们可以在其中交换笔记、技能和先前的尝试。一个专门的评分守护进程会持续对每次提交进行评分，提供反馈循环，引导代理找到最佳解决方案。管理器会通过定期提示来中断代理，让它们反思、整合并调整策略。

适用对象

它专为希望通过多代理协作和自我演化，将发现与优化的迭代过程自动化的研究人员和开发者而设计。

亮点

• 多代理协作： 支持广泛的代理运行时，包括 Claude Code、OpenCode 和 DeepSeek Harness。
• 对称共享状态： 代理通过符号链接的公共目录实时查看彼此的工作。
• 安全评估： 与 Docker 集成以进行隔离的、非特权用户执行，防止代理访问私有评分密钥。
• 可扩展的评分器： 支持自定义评分器包和用于开放式任务的 LLM 评分标准评判。
• 插件集成： 提供 Claude Code 和 Codex 的插件，可直接从代理界面中搭建和启动任务。