Mendapatkan agen AI untuk bekerja sama dalam tugas-tugas kompleks selalu menghadapi masalah yang kaku. Mereka bisa membagi pekerjaan dengan baik. Hanya saja, mereka tidak bisa berkomunikasi satu sama lain saat melakukannya.
Coral AI Labs, bekerja sama dengan peneliti dari beberapa universitas, menerbitkan makalah pada 30 Juli yang memperkenalkan AgentRadio, lapisan pengiriman pesan asinkron yang memungkinkan agen AI berkomunikasi antar langkah eksekusi tanpa menghentikan alur kerja utama mereka.
Kesenjangan koordinasi dalam sistem multi-agents
Sebagian besar arsitektur AI multi-agens memaksa agen-agen untuk berkomunikasi pada titik-titik tetap, seperti akhir suatu fase atau selama putaran yang disinkronkan. Itu cukup berfungsi dengan baik untuk tugas-tugas sederhana dan modular di mana setiap pekerjaan agen terpisah secara rapi.
AgentRadio menangani ini dengan menciptakan apa yang para peneliti sebut sebagai “kesadaran pasif.” Agen dapat menerima dan memproses wawasan dari rekan-rekan mereka tanpa menghentikan aktivitas yang sedang mereka lakukan. Arsitektur ini dibangun berdasarkan tiga primitif inti: create_thread, send_message, dan wait_for_mention.
Dalam pengujian empiris menggunakan SWE-Atlas QnA, sebuah tolok ukur untuk analisis kode kompleks, sekelompok empat agen Claude Code yang dilengkapi AgentRadio menyelesaikan 62,1% tugas. Sebuah agen Claude Code tunggal, yang bekerja sendiri, hanya mampu menyelesaikan 32,3%. Itu adalah peningkatan sebesar 29,8 poin persentase.
Melampaui baseline yang bahkan lebih kuat
Perbandingan yang lebih menarik adalah dengan Opus 4.8, baseline agen tunggal yang lebih kuat. Bahkan Opus 4.8 hanya mencapai tingkat resolusi 57,2% pada benchmark yang sama. Empat agen yang berkoordinasi menggunakan model yang kurang kuat berhasil mengungguli satu agen yang menggunakan model yang lebih kuat.
Keuntungan paling nyata terlihat pada pertanyaan yang lebih sulit, tepatnya jenis tugas jangka panjang yang benar-benar menjadi perhatian tim perusahaan.
Makalah tersebut, yang tersedia di arXiv (2607.28430v1), menjelaskan bagaimana desain asinkron menghindari overhead yang biasanya muncul dari koordinasi multi-agens. Agen tidak terblokir saat menunggu pesan. Mereka memeriksa pembaruan yang relevan secara oportunis, memproses informasi baru ketika bermanfaat dan mengabaikannya ketika tidak.
Sumber terbuka dan infrastruktur yang lebih luas
Coral AI Labs merilis AgentRadio sebagai perangkat lunak sumber terbuka di bawah organisasi Coral-Protocol di GitHub. Rilis ini sesuai dengan ekosistem yang lebih luas yang sedang dibangun oleh organisasi tersebut, termasuk CoralOS, sebuah sistem yang dirancang untuk mengoordinasikan agen AI dalam skala besar.