CORAL CLI
Запускает несколько агентов (Claude Code, Codex, OpenCode) над одним кодом: у каждого свой git worktree, общие заметки, каждый коммит получает оценку
- 1 105 ★ репозитория
- Последний коммит
- Apache-2.0
Широкий доступ
Почему такой уровень
- Запускает нескольких агентов, которые без вашего участия на каждом шаге правят код и делают коммиты в рабочих деревьях
- Выполняет код оценщика и решений агентов на вашей машине; вне Docker изоляция агента от оценщика отключена
- Каждый агент работает под вашими ключами и входом, поэтому долгий запуск тратит лимиты тарифа или баланс API
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add cli/coralОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемШирокий доступИнструмент может менять данные, выполнять команды или работать с секретами.
- Запускает нескольких агентов, которые без вашего участия на каждом шаге правят код и делают коммиты в рабочих деревьях
- Выполняет код оценщика и решений агентов на вашей машине; вне Docker изоляция агента от оценщика отключена
- Каждый агент работает под вашими ключами и входом, поэтому долгий запуск тратит лимиты тарифа или баланс API
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
CORAL — инфраструктура для автономных исследовательских запусков на Python. Вы даете ей код и оценщика, то есть программу, которая выдает числовую оценку решения, а CORAL запускает нескольких агентов, и они по кругу пробуют варианты. Каждый агент работает в своем рабочем дереве git. Общее состояние, то есть попытки, заметки и навыки, лежит в `.coral/public/` и подключено символьной ссылкой к каждому дереву, поэтому агенты видят работу друг друга. Демон оценки считает баллы каждого коммита, а менеджер прерывает агентов подсказками `reflect`, `consolidate` и `pivot`: осмыслить, свести найденное и сменить направление. CLI ставится скриптом из репозитория через `uv tool install`. Команда `coral init my-task` создает заготовку задачи, а `coral start -c task.yaml` запускает агентов; доступны также `coral validate`, `status`, `log`, `show`, `resume` и `stop`. Поддерживаются Claude Code (по умолчанию), Codex, DeepSeek Harness, Cursor Agent, Kiro, OpenCode и Pi; каждый ставится и входит в аккаунт отдельно. Можно разбить агентов на изолированные острова с миграцией между ними, а для задач без числовой метрики есть оценщики на основе LLM по рубрикам. Примеры лежат в `examples/`: упаковка кругов, математическая гипотеза, оптимизация ядер, MNIST и конкурс Kaggle. Отдельный плагин для Claude Code и Codex учит агента вести CORAL за вас. Четыре скилла описывают установку, регистрацию сред, написание задачи с оценщиком и управление запуском. Достаточно сказать в репозитории с кодом «use coral to optimize this»: плагин создаст каталог `.coral_workspace/`, напишет оценщика под вашу метрику и будет гонять `coral validate`, пока исходное решение не оценится без ошибок. В Claude Code это делает субагент `coral-task-author`, а `coral-run-doctor` разбирает застрявший запуск.
Для кого. Для исследователей и инженеров, у которых есть измеримая цель для кода, например скорость ядра или точность модели, и бюджет на долгие параллельные запуски агентов.
Подходит, если
- Нужно ускорить функцию без изменения вывода, и скорость можно измерить: оценщик возвращает число, а агенты ищут лучший вариант
- Решаете задачу оптимизации или участвуете в соревновании вроде Kaggle и хотите, чтобы несколько агентов пробовали разные подходы и делились найденным в общих заметках
- Вы подключаете разных агентов к одной задаче, например Claude Code и Codex, и сравниваете результат оценщиком, а не на глаз
- Задача открытая, как отчет или правовой разбор: вместо числовой метрики используют оценщика по рубрике на основе LLM
- Нужен плагин, с которым Claude Code или Codex сам оформит задачу, напишет оценщика и запустит `coral start`
Не подходит, если
- У задачи нет метрики или проверки, которую можно выразить программой-оценщиком: без нее CORAL нечего оптимизировать
- Нужно разовое исправление или рефакторинг одним агентом: запуск нескольких агентов с оценщиком для этого избыточен
- У вас Python старше 3.11 или новее 3.13: пакет объявляет поддержку только версий с 3.11 до 3.13
- Вы хотите запускать CORAL внутри Docker вместе с оценщиками `SWE-bench` или `terminal-bench`: вложенный Docker не поддерживается, CORAL надо запускать на самой машине
Пример запроса к агенту
Используй coral, чтобы ускорить функцию `sample()` в `saga/decode.py`, не меняя ее вывод, и покажи команду для запускаОграничения
- Проект на альфа-стадии по классификатору пакета, а версия 0.6.0 добавила острова и миграцию между ними. Старый поиск оценщика в `eval/grader.py` убран: оценщика подключают через параметр `grader.entrypoint`, указывающий на пакет оценщика.
- Каждого агента ставят и авторизуют отдельно: CORAL своих ключей не выдает. Для моделей вне родных каналов есть шлюз LiteLLM, версия `litellm[proxy]` закреплена в зависимостях.
- Изоляция агента от оценщика в Docker включена: агент идет под непривилегированным пользователем и не читает `.coral/private/` с ответами. На машине без Docker она включается вручную параметром `agents.isolate_user`.
- Оценщики Harbor запускают проверки в контейнерах Docker, поэтому сам CORAL в этом случае нельзя запускать в Docker.
- Статья о CORAL принята на COLM 2026. Примеры результатов в блоге проекта получены авторами на своих задачах, и повтор на вашем коде не гарантирован.
Как отключить. Остановите запуск командой `coral stop`. Пакет, поставленный через `uv tool install`, удаляется командой `uv tool uninstall coral`. Плагин убирают тем же менеджером плагинов, которым ставили, его имя `coral@coral-marketplace`. Рабочие деревья и каталог `.coral` остаются в проекте, их удаляют вручную.
Частые вопросы
Что такое оценщик и зачем он нужен?
Это пакет, который принимает решение агента и возвращает числовую оценку. Демон оценки запускает его на каждом коммите. По этим баллам агенты понимают, движется ли работа вперед, а менеджер решает, когда прервать их подсказкой.
Какие подсказки менеджер отправляет агентам?
Три: `reflect` предлагает осмыслить уже сделанное, `consolidate` свести найденное в заметки, `pivot` сменить направление. Тексты лежат в `coral/hub/prompts`, а срабатывают они по таймеру `heartbeat`.
Чем острова отличаются от обычного запуска?
С версии 0.6.0 агентов делят на изолированные острова, у каждого свои попытки, заметки, навыки и состояние `heartbeat`. Между островами возможна миграция решений, это расширяет поиск.
Какие скиллы и субагенты ставит плагин?
Скиллы `coral-quickstart`, `setting-up-coral`, `creating-a-coral-task` и `running-coral-experiments`. Субагенты `coral-task-author` и `coral-run-doctor` работают только в Claude Code. При старте сессии хук проверяет, что `coral` есть в PATH.
Какие версии Codex нужны для плагина?
Нужен Codex версии 0.117.0 или новее: у него есть плагины из репозитория. Устанавливают командами `codex plugin marketplace add Human-Agent-Society/CORAL` и `codex plugin add coral@coral-marketplace`. Скиллы вызывают через `$coral-quickstart` или по описанию.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
CLI-инструментыОркестрация нескольких агентов для Claude Code: команды, роли, автопилот и распределение задач между скиллами и субагентами
Один рантайм для Claude Code, Codex, OpenCode и других: работа принята, только если пройдены проверки, которые агент не писал
Слой памяти и координации для кодовых агентов: спецификации и задачи лежат в git, а агенты работают параллельно
Локальная панель для нескольких сессий Claude Code: у каждой задачи свой контекст и todo, агенты порождают дочерних агентов и обмениваются сообщениями
Учебный терминальный агент для кода на Python, задуманный как «nanoGPT для агентов»: прочитать, разобрать и форкнуть
Цикл Ральфа для длинных задач: агент в песочнице Docker идет по списку задач из PRD, проверяет каждую тестами и коммитит, пока список не кончится
Коротко о README
Описание открывается лентой новостей проекта и ссылкой на статью, затем идут установка, быстрый старт, раздел про плагин для Claude Code и Codex, таблица поддерживаемых агентов, схема работы и перечень примеров задач. В конце собраны инструкции для разработки, правила для вкладчиков и форма цитирования BibTeX. Отдельно есть документация на сайте проекта, архитектурные заметки в `CLAUDE.md`, правила для вкладов от агентов в `AGENTS.md`, а в репозитории лежат тесты на `pytest`.