サンゴプロトコルは、サンゴV1エージェントスタックをリリースします

Coral Protocolは、異なるフレームワークで構築されたAIエージェントの発見、構成、および動作を標準化するように設計されたエージェントスタックであるCoral V1をリリースしました。このリリースでは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）、オーケストレーションのための開発者ツール、およびエージェント発見のためのパブリックレジストリに基づくランタイムを導入します。 V1リリースには、いくつかのコアコンポーネントが含まれています。 Coral ServerはMCP-NATIVEランタイムであり、スレッド、言及されたアドレスメッセージングを介して構造化されたエージェントからエージェント（A2A）通信を促進します。このシステムは、コンテキストスプライシングなどの方法を置き換えることを目的としています。このリリースでは、開発者がローカルおよびリモートエージェントを管理し、共有スレッド内で接続し、デバッグとパフォーマンス分析のメッセージテレメトリを検査できるようにする一連のツールであるCoral CLIとStudioも提供します。パブリックレジストリは、利用可能なエージェントを見つけて統合するための発見レイヤーとして機能し、開発者が他の人のために自分の作品を公開できるようにします。 Coral V1は、組成を妨げる可能性のあるLangchainやCrewaiなど、異なるエージェントフレームワーク間の一般的な運用プロトコルの欠如に対処しています。 MCPの共通トランスポートおよびアドレス指定スキームを実装することにより、プロトコルにより、特殊なエージェントがカスタム接着コードや迅速な連結を必要とせずに調整できます。システムは、永続的なスレッドと言及ベースのターゲティングを使用して、エージェントのコラボレーションを整理し、運用上のオーバーヘッドを削減します。そのアーキテクチャを実証するために、CoralはAnemoiという名前のオープンソースリファレンス実装を提供しました。この実装は、サンゴのMCPスレッドを直接通信する専門の労働者エージェントと調整するライトプランナーエージェントを特徴とする半中央のパターンを使用します。文書化された調整ループは、計画、実行、批評、および洗練サイクルに従います。 AnemoiはGaia Benchmarkで評価され、52.73％のパス@3スコアを達成しました。このテストでは、gpt-4.1-miniをプランナーとして、および労働者エージェントにGPT-4oを使用しました。 Coralは、このパフォーマンスが再現されたOwlセットアップを上回り、同一の大きな言語モデルとツールを使用して43.63％を獲得したと報告しました。これらの結果は、特にプランナー容量が制限されている場合、構造化されたA2A調整が単純なプロンプトチェーンを上回ることができるというベンチマークサポートの証拠を提供します。 Anemoi Designは、冗長トークンの使用を削減し、長老タスクのコスト効率を改善することも目的としています。 Coral Protocolは、開発者が価格設定メタデータを持つエージェントをリストし、通話ごとに支払いを受け取ることができる使用法ベースの市場の計画を概説しました。このプラットフォームにより、ユーザーはオンデマンドでエージェントをレンタルできます。ただし、主要な収益化機能はまだ一般的には利用できません。同社の開発者ページは、「使用ごとの支払い /自動的に支払われる」と「ホストされたチェックアウト」として「すぐに来る」と明示的にラベルを付けています。同様に、Solanaでペイパー額の支払いを提供する計画も、将来の機能として指定されています。チームは、Coralが公式の更新を提供するまで、これらの支払い機能の一般的な可用性を想定しないことをお勧めします。

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