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Protocolo de Agentes Coral

Protocolo de Agentes Coral: Tutorial Completo e Guia de Implementação

O Coral Protocol representa uma revolução na infraestrutura de colaboração entre agentes de inteligência artificial, oferecendo uma abordagem descentralizada e padronizada para sistemas multi-agente. Este protocolo permite que desenvolvedores criem, integrem e orquestrem múltiplos agentes especializados de forma eficiente, segura e escalável, estabelecendo as bases para uma verdadeira “Internet de Agentes”.

Ilustração conceitual do Coral Protocol conectando agentes de IA

Ilustração conceitual do Coral Protocol conectando agentes de IA

O que é o Coral Protocol

O Coral Protocol é uma infraestrutura aberta e descentralizada que permite comunicação, coordenação, confiança e pagamentos entre agentes de IA[1][2]. Diferentemente das abordagens tradicionais que exigem desenvolvimento customizado para cada integração, o Coral oferece um conjunto padronizado de serviços que qualquer agente pode utilizar, independentemente do framework ou linguagem de desenvolvimento[3][4].

Características Principais

O protocolo se destaca por suas capacidades integradas que incluem mediação estruturada de interações, descoberta dinâmica de agentes, formação segura de equipes, integração modular de ferramentas e transações econômicas nativas[1]. Esta abordagem holística diferencia o Coral de protocolos predecessores que focavam apenas em aspectos isolados da colaboração entre agentes[1].

Arquitetura e Componentes Fundamentais

Coral Server

O Coral Server atua como o núcleo do sistema, implementando os serviços centrais do protocolo[1]. Ele gerencia a mediação de interações, roteamento de mensagens, gerenciamento de tarefas e coordenação de trabalho multi-agente seguro[1]. O servidor funciona como um ambiente de tempo de execução backend que cria instâncias de agentes conectadas a servidores MCP individualizados[3].

Agentes Coralizados

Os Agentes Coralizados são serviços de IA que aderem aos protocolos do Coral, tipicamente suportados por LLMs ou ferramentas especializadas[1]. Cada agente pode entender linguagem natural e comunicar-se com outros agentes através do framework estruturado do protocolo[1]. O processo de “Coralização” permite integrar agentes existentes ou criar novos usando módulos Coralizer[1].

Servidores MCP e Ferramentas

O protocolo utiliza o Model Context Protocol (MCP) para fornecer endpoints de computação e integração[1]. Os servidores MCP permitem que agentes acessem ferramentas externas, serviços e modelos de forma padronizada, incluindo componentes de “carteira” para transações econômicas seguras[1].

Fluxograma do Protocolo Coral - Sistema Multi-Agente

Fluxograma do Protocolo Coral - Sistema Multi-Agente

Sistema de Comunicação Baseado em Threads

O Coral implementa um sistema sofisticado de comunicação por threads que organiza conversas de forma contextual e eficiente[1]. Os agentes podem criar threads, adicionar participantes, enviar mensagens e aguardar menções específicas, eliminando a necessidade de polling contínuo[1].

Camada Blockchain

A camada blockchain fornece um livro-razão imutável para eventos importantes, transferências de pagamento seguras, acordos entre agentes e pontos de verificação de execução[1]. Essa infraestrutura garante transparência, auditabilidade e execução de contratos inteligentes para pagamentos condicionais[1].

Tutorial Prático: Configurando seu Primeiro Sistema Multi-Agente

Pré-requisitos

Para começar com o Coral Protocol, você precisará das seguintes ferramentas instaladas[3]:

Ferramenta Versão Finalidade
Python 3.10+ Execução da maioria dos agentes
Node.js 18+ Coral Studio UI
Java 17+ Coral Server
Git Latest Clonagem de repositórios
Yarn Latest Gerenciamento de dependências

Passo 1: Configuração do Coral Studio

O Coral Studio é a interface web para gerenciar sessões e agentes visualmente[3]:

git clone https://github.com/Coral-Protocol/coral-studio.git
cd coral-studio
yarn install
yarn dev

A interface estará disponível em http://localhost:3000[3].

Passo 2: Instalação do Coral Server

O servidor backend processa sessões multi-agente[3]:

git clone https://github.com/Coral-Protocol/coral-server.git
cd coral-server
./gradlew run

Nota importante: O Gradle pode parecer “travado” em 86%, mas o servidor estará executando quando aparecerem mensagens nos logs[3].

Passo 3: Configuração de Agentes

O arquivo application.yaml define os agentes disponíveis no sistema[3]. Aqui está um exemplo de configuração:


# Exemplo de configuração application.yaml para Coral Protocol
# Este arquivo define os agentes disponíveis no sistema

applications:
  - id: "meu-app"
    name: "Sistema Multi-Agente Blog"
    description: "Aplicação para demonstração em blog"
    privacyKeys:
      - "default-key"
      - "public"

registry:
  # Agente de Interface - Coordena outros agentes
  interface_agent:
    options:
      - name: "API_KEY"
        type: "string"  
        description: "Chave da API do OpenAI"
    runtime:
      type: "executable"
      command: ["bash", "-c", "${PROJECT_DIR}/interface-agent/run.sh"]
      environment:
        - name: "API_KEY"
          from: "API_KEY"
        - name: "MODEL_NAME"
          value: "gpt-4"
        - name: "MODEL_PROVIDER" 
          value: "openai"

  # Agente de Pesquisa - Busca informações na web
  research_agent:
    options:
      - name: "OPENAI_API_KEY"
        type: "string"
        description: "Chave da API do OpenAI"
      - name: "SEARCH_API_KEY"
        type: "string" 
        description: "Chave da API de busca"
    runtime:
      type: "executable"
      command: ["bash", "-c", "${PROJECT_DIR}/research-agent/run.sh"]
      environment:
        - name: "OPENAI_API_KEY"
          from: "OPENAI_API_KEY"
        - name: "SEARCH_API_KEY"
          from: "SEARCH_API_KEY"

  # Agente de Análise de Repositório - Entende código GitHub
  repo_agent:
    options:
      - name: "GITHUB_TOKEN"
        type: "string"
        description: "Token de acesso do GitHub"
      - name: "API_KEY"
        type: "string"
        description: "Chave da API do modelo"
    runtime:
      type: "executable" 
      command: ["bash", "-c", "${PROJECT_DIR}/repo-agent/run.sh"]
      environment:
        - name: "GITHUB_TOKEN"
          from: "GITHUB_TOKEN"
        - name: "API_KEY"
          from: "API_KEY"

Passo 4: Seleção e Setup de Agentes

O Coral Protocol oferece uma biblioteca de agentes open-source reutilizáveis[3][5]. Exemplos populares incluem:

  • Interface Agent: Coordena ações entre outros agentes
  • Deep Research Agent: Realiza pesquisas detalhadas usando LLM + ferramentas
  • Repository Understanding Agent: Analisa repositórios GitHub usando LangChain

Cada agente requer seu próprio script de execução[3]:

#!/bin/bash
# Script de exemplo para executar um agente Coral

# Configurar ambiente virtual Python
python3 -m venv coral-env
source coral-env/bin/activate

# Instalar dependências
pip install -r requirements.txt

# Executar o agente
python main.py

Passo 5: Criação de Sessões

Após configurar os agentes, você pode criar sessões através do Coral Studio ou APIs REST[3]. O sistema permite:

  • Gerenciar sessões de agentes usando a interface
  • Rotear mensagens entre agentes usando threads estruturadas
  • Personalizar e expandir o ecossistema de agentes conforme necessário[3]

Exemplos Práticos de Uso

Sistema de Teste de Software Inteligente

Um exemplo real implementado mostra como o protocolo pode orquestrar múltiplos agentes para testes automatizados[1]. O sistema inclui:

  • Agente de Clonagem Git: Clona repositórios usando CrewAI
  • Agente de Revisão de Código: Analisa diferenças usando CAMEL-AI
  • Agente de Execução de Testes: Roda testes unitários usando LangChain
  • Agente de Consistência: Verifica documentação usando múltiplos frameworks[6]

Sistema de Análise Financeira

O protocolo foi demonstrado em sistemas de consultoria financeira pessoal que integra com APIs bancárias (como Monzo) para fornecer análises seguras e preservação de privacidade usando LLMs locais[7].

Vantagens Competitivas

Comparação: Desenvolvimento Tradicional vs Coral Protocol

Comparação: Desenvolvimento Tradicional vs Coral Protocol

O Coral Protocol oferece benefícios significativos sobre abordagens tradicionais:

Eficiência e Performance

O sistema permite execução concorrente de múltiplos agentes, aumentando significativamente a responsividade comparado a frameworks sequenciais baseados em Python[3]. Resultados recentes mostram que o sistema superou o Magnetic-UI da Microsoft em 34% no benchmark GAIA[8][9].

Escalabilidade Horizontal

Ao invés de aumentar parâmetros de modelos individuais, o Coral implementa escalonamento horizontal através da orquestração inteligente de modelos menores e especializados[8][9]. Esta abordagem demonstrou que modelos menores bem coordenados podem rivalizar ou superar sistemas de grande escala[9].

Interoperabilidade

O protocolo é agnóstico a frameworks e linguagens, permitindo que desenvolvedores usem qualquer tecnologia para construir ou trabalhar com agentes[3][4]. Esta flexibilidade elimina vendor lock-in e facilita a integração de sistemas existentes.

Aplicações em Diversos Setores

Desenvolvimento de Software

Sistemas automatizados de teste, revisão de código, e análise de repositórios demonstram o potencial para transformar workflows de desenvolvimento[1][6].

Serviços Financeiros

Aplicações de consultoria financeira pessoal e análise de dados bancários mostram casos de uso em fintech[7].

Pesquisa e Análise

Agentes especializados em pesquisa profunda e agregação de informações oferecem capacidades avançadas de business intelligence[3][5].

Segurança e Pagamentos

Formação Segura de Equipes

O protocolo implementa capacidades avançadas de formação de equipes que montam dinamicamente grupos de agentes com identidades verificadas, permissões controladas e pontuações de confiança auditáveis[1].

Sistema de Pagamentos Blockchain

A infraestrutura nativa de pagamentos permite micropagamentos autônomos entre agentes, criando um marketplace incentivado onde desenvolvedores são recompensados quando seus agentes são utilizados[1][10].

Roadmap e Futuro

O Coral Protocol está posicionado como um protocolo fundamental para a “Internet de Agentes” emergente[1]. O roadmap inclui melhorias em gerenciamento de risco, auditoria de segurança, e expansão das capacidades de colaboração entre agentes[1].

Impacto no Desenvolvimento

O protocolo promete transformar fundamentalmente como software é desenvolvido, movendo de uma abordagem de “construir tudo do zero” para uma de composição de componentes inteligentes[11]. Esta mudança paradigmática pode acelerar significativamente o tempo de desenvolvimento e melhorar a qualidade dos sistemas resultantes.

Conclusão

O Coral Protocol representa um avanço significativo na infraestrutura de sistemas multi-agente, oferecendo uma solução completa para os desafios de interoperabilidade, escalabilidade e segurança. Com sua abordagem descentralizada, padronizada e economicamente incentivada, o protocolo está bem posicionado para catalisar a emergência de um ecossistema vibrante de agentes inteligentes colaborativos.

Para desenvolvedores interessados em implementar sistemas multi-agente, o Coral Protocol oferece uma alternativa convincente às abordagens tradicionais, prometendo desenvolvimento mais rápido, melhor performance e maior flexibilidade. A combinação de recursos técnicos avançados com exemplos práticos demonstrados torna o protocolo uma ferramenta valiosa para a próxima geração de aplicações de inteligência artificial.

Fontes:

  • [1] https://arxiv.org/html/2505.00749v1
  • [2] https://arxiv.org/html/2505.00749v2
  • [3] https://github.com/Coral-Protocol/build-agentic-software-w-coral-os-agents
  • [4] https://lablab.ai/tech/coral-protocol
  • [5] https://github.com/Coral-Protocol/awesome-agents-for-multi-agent-systems
  • [6] https://docs.coralprotocol.org/CoralDoc/Examples/software-testing
  • [7] https://github.com/Coral-Protocol/Coral-RaiseYourHack-QualcomnTrackExample
  • [8] https://mpost.io/pt/coral-protocol-outperforms-microsoft-by-34-with-top-gaia-benchmark-for-ai-mini-model/
  • [9] https://hackernoon.com/how-coral-protocol-proved-small-models-can-outperform-big-techs-ai-systems
  • [10] https://coinmarketcap.com/currencies/coral-protocol/
  • [11] https://www.youtube.com/watch?v=PET-4Cghcm8
  • [12] https://www.gov.br/icmbio/pt-br/assuntos/noticias/ultimas-noticias/manejo-do-coral-sol-e-realizado-na-rebio-marinha-do-arvoredo
  • [13] https://antigo.mctic.gov.br/mctic/export/sites/institucional/arquivos/ASCOM_PUBLICACOES/coral_sol.pdf
  • [14] https://www.rootdata.com/Projects/detail/Coral Protocol?k=MTY5OTE%3D
  • [15] https://cdn.campogrande.ms.gov.br/portal/prod/uploads/sites/30/2020/11/PROTOCOLO-ACS-PARA-CONSULTA-PUBLICA.pdf
  • [16] https://www.youtube.com/watch?v=UY6rywlNOs0
  • [17] https://www.coralprotocol.org
  • [18] https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1389128624004523
  • [19] https://arxiv.org/abs/2505.00749
  • [20] https://x.com/coralprotocol
  • [21] https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/manual_protecao_agentes_endemias.pdf
  • [22] https://docs.coralprotocol.org/CoralDoc/Introduction/WhatisCoralProtocol
  • [23] https://www.forbes.com/digital-assets/assets/coral-protocol-coral/
  • [24] https://coralvivo.org.br/wp-content/uploads/2022/07/Manual-Conduta-Consciente-Em-Recifes_V2.pdf
  • [25] https://indico.cern.ch/event/38665/attachments/772118/1058909/Coral_Server_Software_Design_Description.pdf
  • [26] https://github.com/Coral-Protocol/existing-agent-sessions-tutorial-private-temp
  • [27] https://arxiv.org/html/2507.16941v1
  • [28] https://www.mitrade.com/insights/news/live-news/article-3-1021248-20250807
  • [29] https://github.com/Coral-Protocol/coral-server
  • [30] https://www.youtube.com/watch?v=gh4alMRsgKY
  • [31] https://www.linkedin.com/posts/coralprotocol_coral-protocol-changes-how-you-build-multi-agent-activity-7338532558109855747-mi8R
  • [32] https://23turtles.mintlify.app/CoralDoc/Quickstart/Runcoralserver
  • [33] https://x.com/coral_protocol
  • [34] https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/multiagent-system
  • [35] https://botpress.com/pt/blog/multi-agent-systems
  • [36] http://www.arxiv.org/pdf/2505.00749v2.pdf
  • [37] https://www.youtube.com/watch?v=tpHeSTSajCw
  • [38] https://sol.sbc.org.br/index.php/wesaac/article/download/33442/33237/
  • [39] https://github.com/orgs/Coral-Protocol/repositories
  • [40] https://www.pucrs.br/facin-prov/wp-content/uploads/sites/19/2016/03/tr014.pdf
  • [41] https://coral-erm.org/wp-content/uploads/2022/05/CORAL-Online-Summit-Resources-Module-and-Workflows_Song.pdf
  • [42] https://distrito.me/blog/sistemas-multiagentes-o-que-e-como-funciona-e-importancia/
  • [43] https://www.pipefy.com/pt-br/blog/diagrama-workflow/
  • [44] https://www.feis.unesp.br/Home/departamentos/engenhariaeletrica/lapsee/2010_diss_joel_david_melo_trujillo.pdf
  • [45] https://repositorio.ufsc.br/bitstream/handle/123456789/186630/MAA - Mauro Roisenberg.pdf?sequence=1\&isAllowed=y
  • [46] https://coralsistemas.com/funcionalidades/
  • [47] http://www.inf.ufsc.br/~alvares/INE5633/SistemasMultiagentes.pdf
  • [48] https://ppl-ai-code-interpreter-files.s3.amazonaws.com/web/direct-files/c7ef393d8577fef4615dd17819e3a500/168a2161-986f-4fa6-8bfd-ce2942822548/682b14de.csv
  • [49] https://ppl-ai-code-interpreter-files.s3.amazonaws.com/web/direct-files/c7ef393d8577fef4615dd17819e3a500/4b2ff637-3a36-4338-945d-2501ef5aecf1/0ac05d6a.yaml
  • [50] https://ppl-ai-code-interpreter-files.s3.amazonaws.com/web/direct-files/c7ef393d8577fef4615dd17819e3a500/4b2ff637-3a36-4338-945d-2501ef5aecf1/63566ab9.sh
Escrito em: August 8th, 2025 by Davi
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