ユーノ、ほとんどのエージェントフレームワークは直線的に動作します:

1エージェント → 1タスク → 1出力。

役に立つが、限られている。
複雑で多段階の問題は、すべてのエージェントが孤立して作業しているときには解決できません。

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-- 📌 ROMAが追加するもの

@SentientAGIのROMA (再帰的オープンメタエージェント)は、再帰を使用してこれを解決します:

• 親エージェントがクエリを受信します。

• ROMAはそれを分解し、専門のサブエージェントにサブタスクをルーティングします。

• サブエージェントはフィードバックループで反復し、結果を洗練します。

• ROMAはすべてを一貫した最終出力に統合します。

それをAIのプロジェクト管理のように考えてください：マネージャー(親エージェント)が複数の専門家(サブエージェント)を調整しています。

-- 📌 再帰が乗数である理由

線形スケーリングは加算的です:

• 5エージェント = 5出力。

再帰的スケーリングは乗法的です:

• 5人のエージェントがそれぞれ5人をコーディネートし、合計で25の潜在的な出力。

• フィードバックループを追加し、その出力は各イテレーションで改善されます。

これは非線形スケーリングです。各アーティファクトはシステムのインテリジェンスを複合化します。

-- 📌 競合環境

儀式：オンチェーン推論に強い。しかし、再帰的オーケストレーションはない。

1. 儀式: オンチェーン推論に強い → モデルのためのパイプ。

2. Olas: エージェントの所有権とインセンティブに焦点を当てています。調整についてはあまり触れません。

3. センティエント (ROMA): 再帰的オーケストレーション + 排出モデル → 最もよく調整されたエージェントが勝つ市場。

これはKubernetesのアナロジーです：オーケストレーションは、すべてのエージェントが最終的に構築する標準です。

-- 📌 なぜROMAが重要なのか

開発者向け: ROMAに接続されたエージェントはタスクを実行するだけでなく、協力します。

ユーザー向け：1つのモデルの回答の代わりに、複数のエージェントからの合成されたコンセンサスを得ることができます。

これがROMAが重要である理由です：それはSentientを「ただのエージェントフレームワーク」から、再帰=スケールのオーケストレーション経済に変えます。