Coral Protocol, GAIA 벤치마크에서 Microsoft 지원 Magnetic-UI를 34% 상회

이 글에서 다룰 내용:

• Coral Protocol은 GAIA 벤치마크에서 Microsoft 지원 Magnetic-UI를 34% 상회했습니다.
• 이 프로토콜은 AI 모델 개발의 현재 트렌드에 도전하는 수직적 확장보다는 수평적 지능 확장에 중점을 둡니다. 
• Coral 프로토콜은 다른 검증된 소규모 모델 시스템 중 가장 높은 GAIA 점수를 달성했습니다.

다중 에이전트 AI 시스템인 Coral Protocol은 오늘 GAIA 벤치마크에서 Microsoft의 Magnetic UI를 34% 상회했습니다. 이 프로토콜 접근 방식은 수직적 확장보다는 수평적 확장에 중점을 두었으며, 이는 현재 AI 모델 트렌드에 새로운 도전을 제기합니다. Coral은 다른 검증된 소규모 모델 시스템 중 가장 높은 점수를 달성했습니다. 

Coral Protocol이 설정한 현재 벤치마크 점수는 ArXiv의 논문에 표시된 바와 같이 Nvidia의 관점을 지지하며, 지능적으로 조율된 소규모 모델이 효율성에 영향을 주지 않고 대규모 시스템을 능가할 잠재력이 있음을 보여줍니다. Coral 프로토콜은 전 세계적으로 집중된 에이전트의 계층적 통합을 강조했습니다. 이는 보안되고 병렬적인 다중 에이전트 조정을 가능하게 하여 다양한 언어 모델의 성능을 향상시켰습니다. 이 모델들은 추론, 계획 및 문제 해결 능력을 개선했습니다.

Coral CTO, 에이전트 개발자에게 ‘Coralize’할 것을 촉구

Coral CTO인 Caelum Forder는 달성된 이정표가 수평적 확장이 더 이상 이론적이 아니라 실용적임을 증명하며 Coral이 이를 효과적으로 주도한다고 자랑했습니다. 그는 또한 에이전트의 인터넷이 작동하는 현실이라고 덧붙이며 에이전트 개발자에게 자신의 에이전트를 ‘Coralize’할 것을 촉구했습니다. 그는 또한 애플리케이션 개발자에게 비용을 절감하며 효과적으로 구축하기 위해 Coral 인프라를 활용할 것을 요청했습니다. 

에이전트 개발자들은 복잡한 작업을 관리하고 에이전트 AI 개발에서 경쟁사를 이기기 위해 모델 크기를 늘리는 데 중점을 두었습니다. Coral의 새로운 접근 방식은 소규모 조율된 모델이 대규모 시스템의 기능을 충족하거나 심지어 초과할 수 있는 다른 경로를 제안했습니다. 

GAIA 벤치마크는 고급 AI 모델을 평가하고, 인간의 개입, 연구, 분석 능력이 필요할 수 있는 실제 세계의 작업을 수행할 수 있는 능력을 평가합니다. 이 벤치마크는 문제 해결 및 일반 지원 사용 사례에서 AI 에이전트를 테스트하기 위해 설계된 450개의 복잡한 질문으로 구성되어 있습니다. 

테스트에 사용된 코랄 GAIA 에이전트 시스템은 Coeal의 오픈 프로토콜을 기반으로 하며 CAMEL의 OWL에서 영감을 받았습니다. 이 시스템은 특수화된 에이전트를 사용하여 작업을 수행합니다. 시스템은 검색 계획, 이미지 및 비디오 분석, 비판, 웹 브라우징 및 답변 생성을 수행할 수 있습니다. 에이전트는 코랄 서버의 MCP 통신 도구를 통해 통신합니다.

그래프 기반 아키텍처가 AI 에이전트 시스템에서 돌파구를 찾다

코랄 프로토콜이 GAIA 벤치마크에서 성공한 이후 그래프 기반 아키텍처가 주목받고 있습니다. 이 아키텍처는 개발자가 더 작은 모델로 구동되는 강력하고 경량화된 AI 에이전트를 생성할 수 있게 합니다. 그래프 기반 아키텍처를 기반으로 한 시스템은 에이전트 간 더 강력한 상호 연결성과 더 넓은 생태계와의 더 높은 호환성을 지원합니다. 

Coral의 CTO인 Caelum Forder는 소규모 모델이 이전에 알려진 한계를 넘어 확장 가능하며 현재 모델을 능가할 수 있음을 입증했다고 덧붙였습니다. 그는 에이전트 AI의 미래에서 회사의 중심적인 역할에 대해 확신을 드러냈습니다. 

그래프 기반 AI도 다양한 응용 분야에서 활용되었습니다. MIT의 마커스 뷔흘러는 개발한 새로운 방법은 생물학적 조직과 베토벤 교향곡 제9번과 같은 무관한 도메인 간의 상관관계를 도출하기 위해 그래프 아키텍처와 범주론을 사용합니다. 이 AI 시스템은 자연 및 예술 시스템이 어떻게 구성되는지에 대한 깊은 연결을 시사하는 복잡성의 공통 패턴을 발견했습니다.

Buehler의 모델은 추상 예술에서 영감을 받은 생체 재료와 같은 실제 세계의 혁신도 제안했으며, 이는 그래프 기반 AI가 창의적인 돌파구를 이끌 수 있음을 증명했습니다.