何を料理@SentientAGIましたか? Sentient の再帰的オープン メタ エージェント (ROMA) がどのように機能するかを簡略化👇して分析しましょう ほとんどのタスクは、1 人のエージェントには複雑すぎます。ROMA はそれらをサブタスクに分割し、特殊なエージェントをスピンアップしてから、結果をマージします。 例: LA とニューヨークの気候🌦️を比較する ステップ 1: → マスター プランナーがタスクが複雑であると判断→サブタスクを作成する ステップ2 → サブエージェントがLAの気候、NYCの気候を調査し、結果を比較します ステップ 3 → 各エージェントがインテル パッケージ (気象データ、履歴傾向、分析) を配信します。 ステップ 4 → Convergence ゾーンがインサイトをマージ ステップ5 → 合成エンジンはすべてを1つの最終レポートにまとめる 再帰的オーケストレーション>、エージェントはミッションが解決されるまで他のエージェントを作成します。 1 つのモデルがすべてを行うのではなく、特殊なエージェントの群れが連携して作業し、検証し、合成します。 それがROMAの力です。