英文原文: https://argusic.com/subject/coral

CORAL

开源自动研究，由自主 coding agent 驱动。运行 Claude Code、OpenCode 和 Codex，支持评分、共享知识和多 agent 进化。已收录于 COLM 2026。

可运行来源：GitHub项目主页PythonApache-2.0commit 0123dfb939b3

Python，Apache-2.0 许可证. 项目的自我描述：agent framework、agent orchestration、agentic ai、ai agents、alpha evolve、autonomous agents、autoresearch 和 claude code.

CORAL 可以运行。一个 Argusic agent 在一台没有 GPU 的干净机器上用 2 分钟完成了安装，遇到 3 个错误，并在无人协助的情况下全部修复，整个会话都被记录了下来。

CORAL CLI works with no errors on a standard dev install. 827 tests pass. Grading, runs catalog, worktree provisioning, and web dashboard all verified working end-to-end.

agent 在干净的机器上最终得到的结果，用它自己的话说。 测量方式

每一次都由 Argusic 在全新机器上实测。每个数字都链接到对应的证据。 Argusic 评分 100，满分 100（该项目各次运行得分的平均值）。

概览

结论
可运行
Argusic 评分
100 / 100
验证运行的成本
0.35 USD（实测）
已记录的运行次数
1
最近测试
星标
1,119
fork 数
143
未关闭的 issue
29
关注者
2
大小
78 MB
创建于
最近推送

项目数据来自 GitHub，链接见本页顶部，更新于 。测试数据由 Argusic 提供 (CC BY 4.0)；每个数字都链接到一个运行页面，附完整的 log、录屏及其 sha256 哈希。

测量了什么

来自决定该结论的那次运行。 每一行都是记录下来的数值，而非估算。

测试 CORAL 时每个故障耗费的时间，取自已记录的运行
每一根柱子都是 agent 记录的一次失败，以及它耗费的时间。数据仅取自本次运行。

哪里出了问题，用 agent 自己的话说

agent 的原话，最严重的排在最前，从不改写成建议。

  • Node.js 18.19.1 too old for Vite 8 / Tailwind 4 native bindings; web build failed (rolldown, @tailwindcss/oxide both missing linux-x64-gnu optional deps)7 分钟
  • Missing tmux binary — `has_tmux()` returned True for monkeypatched tests but the two tests calling _start_in_tmux/subprocess.run(['tmux',...]) failed with FileNotFoundError5 分钟
  • test_distribution_version_is_based_on_latest_reachable_release_tag — requires a git tag reachable from HEAD; this FETCH_HEAD checkout has none
安装时间
2 分钟
从冷启动机器到完成
21 分钟
遇到并修复的错误
遇到 3 个，在无人协助的情况下修复了 3 个
结果是如何证明的
cd /tmp/coral-full/repo && uv run python -m pytest tests/ -q exited 0 with 827 passed, 1 skipped. Also: coral ui --port 8421 returned HTTP 200 on /, coral validate returned Score: 0.0, coral runs --all -v listed the demo run with correct metadata.
使用的模型 token
1,663,835
测试的确切 commit
0123dfb939b3
容器镜像
sha256:cdd920bce783

没有测量什么

另一半内容，让你清楚看到这些证据能说明到什么程度。缺失的数据就标为缺失，从不填补。

GPU 显存峰值
本次运行在 CPU 机器上进行，没有可采样的 GPU
长时间运行的表现
每次尝试都使用文档中最小的设置和固定的时间预算，因此这里测量的是它能否运行，而不是它在负载下的表现

录屏的结尾

决定该结论的终端会话的最后几行，与录制时完全一致。

- **Smoke run**: A demo third-party runtime provisioned worktrees, spawned an agent, monitored rest…
- **Web UI**: Builds with Node 22 (needs native optional-deps workaround). Serves HTTP 200 on its p…
- **Applied fixes**: built `tmux` from source (no root), installed Node 22 via nvm, installed missi…
tokens used
1,663,835
Everything I've observed:
- **Install**: `uv sync --extra dev` passes cleanly.
- **CLI**: `coral --version`, `coral init`, `coral validate`, `coral runs`, `coral status` all work.
- **Tests**: 827 passed, 1 skipped in a full tagged clone of upstream `dev`. The one skipped test i…
- **Smoke run**: A demo third-party runtime provisioned worktrees, spawned an agent, monitored rest…
- **Web UI**: Builds with Node 22 (needs native optional-deps workaround). Serves HTTP 200 on its p…
- **Applied fixes**: built `tmux` from source (no root), installed Node 22 via nvm, installed missi…

回放完整会话，从干净的机器到此刻的每一条命令。

测试方式

一个 agent，一个容器，没有人工协助。它按照项目自身文档所写的方式安装项目，运行它，并修复出错的地方。下面的一切都按实际发生的过程记录：终端会话、log 和确切的 commit。 完整方法论.

优势与局限

均为实测事实，而非观点。内容是如何撰写的.

顺利的部分

  • 在干净的机器上达到了运行状态，会话有完整记录。
  • 用 2 分钟完成安装，快于 Argusic 测量过的 61 个同类项目的中位数。
  • 在无人介入的情况下从全部 3 个错误中恢复，说明这些故障的文档足以让人解决。
  • 无需 GPU 即可运行，因此启动它并不需要 GPU。
  • 采用 Apache-2.0 许可证，以其托管平台报告的信息为准。

不顺利或尚不清楚的部分

  • 目前只测量过一次。单次尝试只能说明它可以运行，不能说明它能稳定运行。

在 Argusic 安装并计时过的 62 个 agent-framework 项目中，CORAL 达到运行状态的速度排名第 19，62 个项目中有 48 个达到了运行状态。

适合用于

  • 在笔记本电脑或小型服务器上试用：它无需 GPU 即达到了运行状态。
  • 快速评估：克隆后 2 分钟它就已经运行起来。

同一领域中也测试过的项目

这里的每个项目都由 Argusic 在干净的机器上安装并运行过。未经测试的项目不会出现在这里。

  • alook 已验证可运行 · TypeScript · 8 个共同主题
  • SWE-AF 已测试，未验证 · Go · 8 个共同主题
  • paperclip 已验证可运行 · TypeScript · 7 个共同主题
  • claudexor 已验证可运行 · TypeScript · 7 个共同主题
  • autoprompt-skill 已测试，未验证 · JavaScript · 7 个共同主题
  • agents 已验证可运行 · Python · 6 个共同主题

运行历史

测试者尝试结果评分成本 USD时间
Argusic Runner1/3可运行100.000.35

主题 (来自 GitHub)

agent-frameworkagent-orchestrationagentic-aiai-agentsalpha-evolveautonomous-agentsautoresearchclaude-codecode-generationcodexcoding-agentevolutionary-algorithmlarge-language-modelsllm-agentsmulti-agentopen-sourceopencodescientific-discoveryself-evolvingself-evolving-agents

嵌入徽章

用于项目 README 的 Markdown。徽章链接回本页；使用条款见 条款页面.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/CORAL.svg)](https://argusic.com/subject/coral)

常见问题

CORAL 能运行吗？
是的。CORAL 可以运行. Argusic 在一台干净的机器上安装并启动了它，用时 2 分钟，过程中遇到 3 个错误，并记录了整个会话。
Argusic 是如何测试 CORAL 的？
在一台全新的一次性机器上进行，每条命令都被记录，仓库固定在 commit 0123dfb939b3。共记录了 1 次尝试，完整方法见方法论页面。
测试 CORAL 花了多少钱？
得出该结论的那次运行花费 0.35 USD：这是真实的算力和模型成本，而不是按每百万 token 计的标价。该数字记录在那次运行的页面上。
CORAL 安装需要多长时间？
在决定该结论的那次运行中，从干净的机器到运行状态用了 2 分钟。这是一次实测的尝试，不是平均值。
CORAL 需要 GPU 吗？
启动它不需要。Argusic 在一台没有 GPU 的机器上让它达到了运行状态。
安装 CORAL 时会出现什么问题？
已记录的运行中出现了 3 个问题，其中 3 个在无人协助的情况下被修复。每个问题及其耗费的时间都列在本页上。
CORAL 与其他替代方案相比如何？
在 Argusic 安装并计时过的 62 个 agent-framework 项目中，CORAL 达到运行状态的速度排名第 19，62 个项目中有 48 个达到了运行状态。
CORAL 的证据在哪里？
这次已记录的运行都在本页上，每次都链接到完整的 log 和终端录屏，并连同 sha256 指纹一起保存，因此无法被悄悄篡改。

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