让AI自己搞科研：COLM 2026录用的这个开源工具，让Claude Code通宵调参你睡觉

让 AI 自己搞科研，躺平工程师的终极梦想

你有没有过这种感觉——跑实验调到凌晨，AI 在那边自顾自试参数，你只能干等着，第二天上班人都飘了？

Karpathy 最早搞的那个 autoresearch 思路，最近终于有人搬到了 Claude Code 和 Codex 上。而且不是小打小闹，有个叫 CORAL 的项目直接冲上了 GitHub trending，被 COLM 2026 录用了——这可是正经学术顶会。

一句话说清楚它干嘛的：

给 AI 编码 Agent 一个目标 + 一个评分标准，剩下的全部交给它自己。Agent 会自动改代码、跑验证、效果好就保留、翻车了就 rollback，全流程不用你盯。

为什么值得关注？

它不是简单循环跑 prompt那么糙。CORAL 做了几件很实在的事：

1. 隔离工作区 + 共享记忆
每个实验跑在独立环境里，互不干扰；同时多个 Agent 之间能共享中间结果，避免重复劳动。

2. 多 Agent 协作进化
不止一个 Agent 在跑，而是多个 Agent 分工协作——有的负责改代码、有的负责验证、有的负责写报告，像一个小型实验室在运转。

3. 原生支持 Claude Code / Codex / Cursor Agent
不用你额外配置，装好就能用。支持 OpenCode 和 Kiro，生态覆盖挺全的。

4. 9 个安全钩子防手滑
它知道 Agent 会犯错，所以内置了多道安全门——你想让它删生产数据库？先过这几道关再说。

适合谁用？

• 天天调参调到手抽筋的算法工程师
• 想让 AI 自己完成代码优化任务的开发者
• 想建一套自动实验流水线的研究者

用了它之后的生活是什么样的？

你定好目标（比如”让这个模块的测试通过率超过 90%”），然后去睡觉。第二天醒来，GitHub 上已经有几十个 commit 了，每一个都附带了测试结果。效果好的是绿色，翻车的是红色，一目了然。

CORAL 让你从”盯着 AI 干活”变成”看着 AI 交作业”——这才是工程师该有的姿势。

GitHub：https://github.com/Human-Agent-Society/CORAL

GitHub: https://github.com/Human-Agent-Society/CORAL