在 GAIA 基准测试中，Coral Protocol 的性能比微软支持的 Magnetic-UI 高出 34%。

本文内容：

• 在 GAIA 基准测试中，Coral Protocol 比微软支持的 Magnetic-UI 高出 34%。.
• 该协议侧重于智能的水平扩展而不是垂直扩展，这挑战了当前人工智能模型开发的趋势。. 
• 在其他经过验证的小模型系统中，Coral 协议获得了最高的 GAIA 评分。.

Coral Protocol 是一款多智能体人工智能系统，在今天的 GAIA 基准测试中，其性能比微软的 Magnetic UI 高出 34%。该协议采用横向扩展而非纵向扩展的方式，这给当前的人工智能模型发展趋势带来了新的挑战。Coral 在所有经过验证的小型模型系统中取得了最高分。. 

Coral Protocol 目前的基准测试得分支持了英伟达 论文 即智能编排的小型模型有潜力在不影响效率的前提下超越大型系统。Coral Protocol 强调了全球范围内专注智能体的分层集成。它通过实现安全并行的多智能体协调，提升了各种语言模型的性能。这些模型的推理、规划和问题解决能力均有所提高。  

Coral首席技术官敦促代理商开发商“Coral化”其代理商

Coral首席技术官Caelum Forder透露，此次里程碑式的成就证明横向扩展不再是纸上谈兵，而是切实可行，并强调Coral能够有效地推动这一扩展。他还补充道，智能体互联网已成为现实，并敦促智能体开发者将其智能体“Coral化”。此外，他还呼吁应用开发者利用Coral基础设施进行高效构建，从而节省成本。. 

为了应对复杂任务并在智能体人工智能开发领域击败竞争对手，智能体开发者一直致力于扩大模型规模。而Coral的新方法则提出了一条不同的路径，即规模较小的协同模型可以达到甚至超越大型系统的能力。. 

GAIA 基准测试旨在评估高级人工智能模型，并检验其执行可能需要人工干预、研究和分析技能的实际任务的能力。该基准测试包含 450 个复杂问题，旨在测试人工智能代理在解决问题和提供一般辅助功能方面的应用能力。. 

测试中使用的 Coral GAIA 代理系统基于 Coral 的开放协议构建，并借鉴了 CAMEL 的 OWL 协议。它使用专门的代理来执行任务。该系统可以执行搜索规划、图像和视频分析、评论、网页浏览和答案生成等操作。代理之间通过 Coral 服务器的 MCP 通信工具进行通信。.

基于图的架构在人工智能代理系统中取得突破

在Coral协议于GAIA基准测试中取得成功后，基于图的架构备受关注。该架构使开发人员能够创建由更小模型驱动的强大、轻量级的AI代理。基于图架构构建的系统支持代理之间tron的互连性，并与更广泛的生态系统具有更高的兼容性。. 

Coral首席技术官Caelum Forder补充道，他们已经证明，小型模型可以突破以往的极限，并超越现有模型。他还表达了对公司在未来智能人工智能领域扮演核心角色的信心。. 

基于图的人工智能也已被应用于各种领域。麻省理工学院的马库斯·比勒 开发了 一种新方法，该方法利用图架构和范畴论来建立看似无关的领域之间的关联，例如生物组织和贝多芬第九交响曲。该人工智能系统揭示了复杂性的共同模式，表明自然系统和艺术系统在构成方式上存在着深层次的联系。 

Buehler 的模型还提出了现实世界的创新，例如受trac艺术启发的生物材料，证明基于图的 AI 可以推动创造性的突破。.