Coral Protocol ha rilasciato Coral v1, uno stack di agenti progettato per standardizzare la scoperta, la composizione e il funzionamento degli agenti AI realizzati con framework diversi. La versione introduce un runtime basato sul Model Context Protocol (MCP), strumenti di sviluppo per l’orchestrazione e un registro pubblico per il rilevamento degli agenti.
La versione v1 include diversi componenti principali. Coral Server è un runtime nativo di MCP che facilita la comunicazione strutturata da agente ad agente (A2A) tramite messaggistica con thread e indirizzi menzionati. Questo sistema è destinato a sostituire metodi come lo splicing del contesto. La versione fornisce inoltre Coral CLI e Studio, una serie di strumenti che consentono agli sviluppatori di gestire agenti locali e remoti, collegarli all’interno di thread condivisi e ispezionare la telemetria dei messaggi per il debug e l’analisi delle prestazioni. Un registro pubblico funge da livello di scoperta per trovare e integrare gli agenti disponibili, consentendo agli sviluppatori di pubblicare le proprie creazioni affinché altri possano utilizzarle.
Coral v1 risolve la mancanza di un protocollo operativo comune tra diversi framework di agenti, come LangChain e CrewAI, che può ostacolare la composizione. Implementando lo schema di trasporto e indirizzamento comune di MCP, il protocollo consente agli agenti specializzati di coordinarsi senza richiedere codice adesivo personalizzato o concatenazione di prompt. Il sistema utilizza thread persistenti e targeting basato sulle menzioni per organizzare la collaborazione degli agenti e ridurre i costi operativi.
Per dimostrare la sua architettura, Coral ha fornito un’implementazione di riferimento open source denominata Anemoi. Questa implementazione utilizza un modello semi-centralizzato, caratterizzato da un agente di pianificazione della luce che si coordina con agenti di lavoro specializzati che comunicano direttamente sui thread Coral MCP. Il ciclo di coordinamento documentato segue un ciclo di pianificazione, esecuzione, critica e perfezionamento.
Anemoi è stato valutato sul benchmark GAIA, dove ha ottenuto un punteggio pass@3 del 52,73%. Il test ha utilizzato GPT-4.1-mini come pianificatore e GPT-4o per gli agenti lavoratore. Coral ha riferito che questa prestazione ha superato una configurazione OWL riprodotta, che ha ottenuto un punteggio del 43,63% utilizzando modelli e strumenti linguistici di grandi dimensioni identici. Questi risultati forniscono prove supportate da benchmark che il coordinamento strutturato A2A può sovraperformare il semplice concatenamento di tempestivi, in particolare quando la capacità di pianificazione è limitata. Il design di Anemoi mira inoltre a ridurre l’utilizzo ridondante dei token e a migliorare l’efficienza in termini di costi per attività a lungo orizzonte.
Coral Protocol ha delineato i piani per un mercato basato sull’utilizzo in cui gli sviluppatori possono elencare gli agenti con metadati dei prezzi e ricevere il pagamento per chiamata. La piattaforma consente agli utenti di assumere agenti su richiesta. Tuttavia, le principali funzionalità di monetizzazione non sono ancora generalmente disponibili. La pagina degli sviluppatori dell’azienda etichetta esplicitamente “Pay Per Usage / Ricevi il pagamento automaticamente” e “Checkout ospitato” come “disponibile a breve”. Allo stesso modo, anche il piano di offrire pagamenti in base all’utilizzo su Solana è indicato come una funzionalità futura. Si consiglia ai team di non dare per scontato la disponibilità generale di queste funzioni di pagamento finché Coral non fornirà un aggiornamento ufficiale.
