Human-Agent-Society/CORAL

解決的問題

CORAL 為自主 AI 代理組織提供了強大的基礎設施來進行自動研究。它允許多個編碼代理執行實驗、分享知識，並持續改進給定任務的解決方案——例如優化程式碼效能或解決數學猜想——而無需人工介入。

運作方式

CORAL 管理一個 AI 編碼代理機群（例如 Claude Code、Cursor Agent、Codex），每個代理都在自己隔離的 git worktree 中運作。這些代理共享一個公共狀態目錄（.coral/public/），它們可以在其中交換筆記、技能和先前的嘗試。一個專門的評分守護行程會持續對每次提交進行評分，提供回饋循環，引導代理找到最佳解決方案。管理器會透過定期提示來中斷代理，讓它們反思、整合並調整策略。

適用對象

它專為希望透過多代理協作和自我演化，將發現與優化的迭代過程自動化的研究人員和開發者而設計。

亮點

• 多代理協作： 支援廣泛的代理執行階段，包括 Claude Code、OpenCode 和 DeepSeek Harness。
• 對稱共享狀態： 代理透過符號連結的公共目錄即時查看彼此的工作。
• 安全評估： 與 Docker 整合以進行隔離的、非特權使用者執行，防止代理存取私有評分金鑰。
• 可擴展的評分器： 支援自訂評分器套件和用於開放式任務的 LLM 評分標準評判。
• 外掛整合： 提供 Claude Code 和 Codex 的外掛，可直接從代理介面中建構和啟動任務。