Co @SentientAGI przygotowuje? Rozłóżmy, jak działa Rekursywny Otwarty Meta-Agent (ROMA) Sentient, w uproszczeniu 👇 Większość zadań jest zbyt skomplikowana dla jednego agenta. ROMA dzieli je na podzadania, uruchamia wyspecjalizowane agenty, a następnie łączy wyniki. Przykład: Porównaj klimat LA i NYC 🌦️ Krok 1 → Główny planista decyduje, że zadanie jest skomplikowane → tworzy podzadania Krok 2 → Pod-agenty badają klimat LA, klimat NYC i porównują wyniki Krok 3 → Każdy agent dostarcza pakiety informacji (dane pogodowe, trendy historyczne, analizy) Krok 4 → Strefa konwergencji łączy spostrzeżenia Krok 5 → Silnik syntezy łączy wszystko w jeden ostateczny raport Rekursywna orkiestracja > agenty tworzą inne agenty, aż misja zostanie rozwiązana. Zamiast jednego modelu wykonującego wszystko, otrzymujesz rój wyspecjalizowanych agentów współpracujących, weryfikujących i syntezujących. To jest moc ROMA.