Что готовит @SentientAGI? Давайте разберем, как работает Рекурсивный Открытый Мета-Агент (ROMA) от Sentient, в упрощенном виде 👇 Большинство задач слишком сложны для одного агента. ROMA разбивает их на подзадачи, запускает специализированные агенты и затем объединяет результаты. Пример: Сравните климат Лос-Анджелеса и Нью-Йорка 🌦️ Шаг 1 → Главный планировщик решает, что задача сложная → создает подзадачи Шаг 2 → Подагенты исследуют климат Лос-Анджелеса, климат Нью-Йорка и сравнивают результаты Шаг 3 → Каждый агент предоставляет пакеты информации (данные о погоде, исторические тенденции, анализ) Шаг 4 → Зона Конвергенции объединяет идеи Шаг 5 → Двигатель синтеза объединяет все в один финальный отчет Рекурсивная оркестрация > агенты создают других агентов, пока миссия не будет решена. Вместо того чтобы одна модель делала все, вы получаете рой специализированных агентов, работающих вместе, проверяющих и синтезирующих. Вот в чем сила ROMA.