Yunno, sebagian besar kerangka agen bekerja secara linier:

1 agen → 1 tugas → 1 output.

Bermanfaat, tetapi terbatas.
Anda tidak dapat menyelesaikan masalah kompleks yang memiliki banyak langkah ketika setiap agen bekerja secara terpisah.

•••

-- 📌 Apa yang Ditambahkan ROMA

ROMA ( milik @SentientAGI menyelesaikan ini dengan rekursi:

• Agen induk menerima sebuah permintaan.

• ROMA memecahnya dan mengarahkan sub-tugas ke sub-agen yang khusus.

• Sub-agent mengulangi dalam siklus umpan balik, menyempurnakan hasil.

• ROMA menggabungkan semuanya kembali menjadi output akhir yang koheren.

Anggap saja ini seperti manajemen proyek untuk AI: seorang manajer )agen induk( yang mengoordinasikan beberapa spesialis )sub-agen(.

-- 📌 Mengapa Rekursi Adalah Pengganda

Skala linier bersifat aditif:

• 5 agen = 5 keluaran.

Skala rekursif bersifat multiplikatif:

• 5 agen, masing-masing mengoordinasikan 5 lagi = 25 output potensial.

• Tambahkan umpan balik, dan hasil tersebut akan meningkat dengan setiap iterasi.

Ini adalah skala nonlinier. Setiap artefak menggandakan kecerdasan sistem.

-- 📌 Lanskap Kompetitif

Ritual: kuat dalam inferensi on-chain. Tetapi tidak ada orkestra rekursif.

1. Ritual: kuat dalam inferensi on-chain → saluran untuk model.

2. Olas: berfokus pada kepemilikan agen + insentif. Kurang tentang koordinasi.

3. Sentient )ROMA(: orkestra rekursif + model emisi → pasar di mana agen yang paling terkoordinasi menang.

Ini adalah analogi Kubernetes: orkestrasi sebagai standar yang akhirnya dibangun oleh semua agen.

-- 📌 Mengapa ROMA Vital

Untuk pengembang: Agen yang terhubung ke ROMA tidak hanya menjalankan tugas, mereka berkolaborasi.

Untuk pengguna: Alih-alih satu jawaban model, Anda mendapatkan konsensus yang disintesis dari beberapa agen.

Inilah mengapa ROMA sangat penting: ia mengubah Sentient dari "hanya sekadar kerangka agen" menjadi ekonomi orkestrasi di mana rekursi = skala.