CORAL：MIT造了一群会自我进化的Agent殖民地

在HuggingFace上追踪这篇论文三周之后，代码终于放出来了。值得等。

CORAL是来自MIT、斯坦福、新加坡国立大学和Meta超级智能实验室的多Agent框架。核心思路简单但强大：不是一个Agent反复迭代一个问题，而是多个Agent独立探索、通过持久记忆共享知识、在协作中进化各自的方法。给它一个代码库和一个评分脚本，剩下的CORAL全部搞定。

架构设计很聪明。每个Agent在自己的git worktree分支里运行，实验之间零干扰。共享状态通过符号链接目录维护，Agent可以实时看到彼此的工作，没有同步开销。心跳系统监控Agent健康状态，出问题时自动干预。支持Claude Code、OpenCode和Codex作为后端Agent。

结果证明了这个设计的价值。在Anthropic的内核工程任务上，四个共同进化的Agent把最佳已知分数从1363降到了1103 cycles。CORAL的改进速率比固定进化搜索快3-10倍，通常在5-20次评估内收敛，而基线方法需要60-100次。这不是增量改进，是一个不同量级的表现。

CORAL和之前多Agent系统的区别在于对真正自主性的强调。Agent不是简单地并行执行任务，而是自己决定尝试什么、反思什么有效、通过共享技能和笔记系统互相教学。更像一个研究实验室，而不是任务队列。

项目包含Web仪表盘、17+个CLI命令、内置LiteLLM代理支持。MIT开源协议。代码在 github.com/Human-Agent-Society/CORAL，论文在 arxiv.org/abs/2604.01658。