Coral Protocol은 다른 프레임 워크로 구축 된 AI 에이전트의 발견, 구성 및 작동을 표준화하도록 설계된 에이전트 스택 인 Coral V1을 출시했습니다. 이 릴리스는 MCP (Model Context Protocol), 오케스트레이션을위한 개발자 도구 및 에이전트 디스커버리를위한 공개 레지스트리를 기반으로 런타임을 소개합니다. V1 릴리스에는 몇 가지 핵심 구성 요소가 포함됩니다. Coral Server는 MCP- 네이티브 런타임으로, 언급 된 언급 된 메시징을 통해 구조화 된 에이전트 간 통신 (A2A) 통신을 용이하게합니다. 이 시스템은 컨텍스트 스 플라이 싱과 같은 방법을 대체하기위한 것입니다. 이 릴리스는 또한 개발자가 로컬 및 원격 에이전트를 관리하고 공유 스레드 내에 연결하고 디버깅 및 성능 분석을위한 메시지 원격 측정을 검사 할 수있는 도구 세트 인 Coral CLI 및 Studio를 제공합니다. 공개 레지스트리는 사용 가능한 에이전트를 찾고 통합하기위한 디스커버리 레이어 역할을하므로 개발자는 다른 사람들이 사용할 수있는 작품을 게시 할 수 있습니다. Coral V1은 Langchain 및 Crewai와 같은 다른 에이전트 프레임 워크 간의 일반적인 운영 프로토콜이 부족하여 구성을 방해 할 수 있습니다. MCP의 공통 전송 및 주소 지정 체계를 구현함으로써 프로토콜을 통해 전문 에이전트는 사용자 정의 접착제 코드 또는 프롬프트 연결없이 조정할 수 있습니다. 이 시스템은 지속적인 스레드와 언급 기반 타겟팅을 사용하여 에이전트 협업을 구성하고 운영 오버 헤드를 줄입니다. 아키텍처를 보여주기 위해 Coral은 Anemoi라는 오픈 소스 참조 구현을 제공했습니다. 이 구현은 반 중부 패턴을 사용하는데, 이는 Coral MCP 스레드에 직접 통신하는 특수 작업자 에이전트와 조정하는 가벼운 플래너 에이전트를 특징으로합니다. 문서화 된 조정 루프는 계획, 실행, 비평 및 정제 사이클을 따릅니다. ANEMOI는 GAIA 벤치 마크에서 평가되어 52.73% 패스@3 점을 달성했습니다. 이 테스트는 GPT-4.1-MINI를 플래너로, 작업자 요원의 GPT-4O를 사용했습니다. Coral 은이 성능이 재현 된 올빼미 설정을 능가했으며 동일한 대형 언어 모델과 툴링을 사용하여 43.63%를 기록했습니다. 이러한 결과는 구조화 된 A2A 조정이 특히 플래너 용량이 제한 될 때 간단한 프롬프트 체인을 능가 할 수 있다는 벤치 마크 지원 증거를 제공합니다. ANEMOI 디자인은 또한 중복 토큰 사용량을 줄이고 장기 고리온 작업의 비용 효율성을 향상시키는 것을 목표로합니다. Coral Protocol은 개발자가 가격 메타 데이터가있는 에이전트를 나열하고 통화 당 지불을받을 수있는 사용 기반 시장에 대한 계획을 설명했습니다. 이 플랫폼을 통해 사용자는 주문시 에이전트를 임대 할 수 있습니다. 그러나 주요 수익 창출 기능은 아직 사용할 수 없습니다. 이 회사의 개발자 페이지는“사용 당 지불 당 지불 / 지불금을 자동으로 지불하는 것”및“호스팅 된 체크 아웃”을“Coming Conight”로 명시 적으로 표시합니다. 마찬가지로 Solana에 대한 사용 당 지불금을 제공하려는 계획도 향후 기능으로 지정됩니다. 팀은 Coral이 공식 업데이트를 제공 할 때까지 이러한 지불 기능의 일반적인 가용성을 가정하지 말 것을 권고합니다.

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Source: Coral Protocol은 Coral V1 에이전트 스택을 방출합니다