Представляем ROMA: Фреймворк, обеспечивающий открытый многопользовательский интеллект

В гонке к Искусственному Общему Интеллекту (AGI) один из самых больших вопросов:

Как заставить простых агентов сотрудничать в решении сложных, долгосрочных проблем?
Большинство AI-систем сегодня изолированы, это одинокий агент, пытающийся справиться с каждой задачей, часто ломаясь, когда проблемы требуют нескольких шагов, координации или специализированной экспертизы. Здесь на помощь приходит ROMA (Рекурсивный Открытый Мета-Агент) от Sentient.

ROMA - это открытая мета-агентская платформа, предназначенная для упрощения, масштабируемости и прозрачности создания высокопроизводительных многосредственных систем.

Основная идея: Рекурсивные деревья задач

В своей основе ROMA работает, создавая иерархическое, рекурсивное дерево задач:

Родительский узел определяет сложную цель.

Эта цель разбита на подзадачи, которые передаются дочерним узлам вместе с соответствующим контекстом.

Эти дочерние узлы либо решают задачу напрямую, либо further разбивают её на более мелкие части.

По мере генерации решений результаты возвращаются вверх по дереву, где родитель агрегирует их в согласованный окончательный вывод.

Эта рекурсивная структура отражает то, как люди решают проблемы: разбейте их, делегируйте и интегрируйте.

Простой пример

Предположим, вы запрашиваете отчет о сравнении климатических различий между Лос-Анджелесом и Нью-Йорком.

Вот как это обрабатывает ROMA:

Родительский узел определяет общую задачу: "Написать отчет о сравнении климата."

Создает подзадачу 1: "Исследовать климат Лос-Анджелеса" и подзадачу 2: "Исследовать климат Нью-Йорка."

Каждое подзадача отправляется специализированным агентам, возможно, одному, который запрашивает API погоды, и другому, который извлекает надежные источники данных.

После завершения родительский узел создает новую подсистему сравнения: "Анализ различий между климатом Лос-Анджелеса и Нью-Йорка."

Результаты агрегируются в окончательный, читаемый человеком отчет.

Здесь красота заключается в координации: ни один агент не должен был справляться со всем. ROMA обеспечивает структурированность, отслеживаемость и эффективность рабочего процесса.

Почему ROMA является прорывом

Прозрачность & Отслеживаемость
ROMA использует структурированные входные и выходные данные Pydantic, поэтому поток рассуждений полностью виден. Строители могут точно отслеживать, как были созданы, делегированы и решены подсистемы. В отличие от черных ящиков, отладка и совершенствование являются простыми.

Гибкость & Модульность
Каждый узел в дереве может подключать любого агента, инструмента или модели. Хотите заменить LLM на специализированный API? Легко. Нужна проверка с участием человека для задач с высокими ставками? Подключите это на уровне узла.
Параллелизация & Производительность
Поскольку подзадачи могут быть распределены между несколькими агентами, ROMA естественно поддерживает параллельное выполнение. Это означает более быстрые результаты, даже для задач с длинным горизонтом, которые традиционно замедляют системы с одним агентом.

Надежность средне- и долгосрочного горизонта
Большинство инструментов ИИ испытывают трудности с задачами, которые требуют множества шагов или структурированного мышления. Рекурсивная иерархия ROMA обеспечивает то, что сложные задачи остаются организованными и решаемыми, шаг за шагом, слой за слоем.
Почему это важно для открытого AGI

Закрытые системы, такие как OpenAI или Anthropic, имеют огромные ресурсы, но они работают в изоляции. Видение Sentient другое: сеть открытых, составных интеллектов, которые могут масштабироваться за счет вклада сообщества.
ROMA — это инфраструктурный слой, который делает это возможным. Он дает строителям возможность:

Создавайте сложные многоагентные рабочие процессы.
Обеспечьте прозрачность и объяснимость рассуждений.

Быстро итерация по подсказкам, инструментам и стратегиям.

Подключитесь к более широкой Сетевой Системе, крупнейшей в мире открытой интеллектуальной сети.

Снижая барьер для создания мощных многопользовательских систем, ROMA обеспечивает конкурентоспособность открытого ИИ и даже позволяет ему опережать закрытые корпоративные системы.

Вывод

ROMA — это больше, чем просто фреймворк.
Это план того, как интеллект может масштабироваться.

Оркеструя простые агенты в рекурсивные, прозрачные рабочие процессы, ROMA делает решение сложных задач доступным и проверяемым.
Для создателей это основа для экспериментов, итераций и инноваций.
Для сообщества это шаг к тому, чтобы обеспечить открытость, сотрудничество и соответствие AGI интересам человечества, а не запираться в корпоративных черных ящиках.

@SentientAGI ROMA не просто создает агентов. Он строит будущее коллективного интеллекта.