ROMA par @SentientAGI Agent Métamorphique Récursif poussant SOTA dans le raisonnement + recherche

Seal-0 45,6%
FRAMES 81,7%
SimpleQA 93,9%

Pourquoi c'est important
La récursion tracée par étapes rend les tâches complexes plus accessibles, transparentes et débogables ; les sous-tâches indépendantes s'exécutent en parallèle avec un humain dans la boucle à n'importe quel nœud.

Comment ça marche
Atomiseur ⟶ détecter la complexité
Planificateur ⟶ diviser les objectifs
Exécuteur ⟶ outils/agents
Agrégateur ⟶ synthèse + réponse

Utilité dans le GRID
Avec @useTria, l'intention des agents atteint un règlement réel à travers les chaînes et les rails de cartes ; combinez avec l'entraînement Loyal AI de Dobby pour encoder des valeurs persistantes qui résistent aux jailbreaks et aux injections de prompts.

Prendre
Les méta-agents qui décomposent, coordonnent et exposent le raisonnement sont prêts pour les flux de travail et la gouvernance d'entreprise ; @eigenlayer x Judge Dobby devient-il la norme d'adjudication pour les litiges subjectifs ?

Choisissez votre avantage : le raisonnement de ROMA, Loyal AI, ou les rails de paiement qui débloquent la prochaine vague d'applications #AGI ? Répondez avec votre choix et expliquez pourquoi.