Sabe, a maioria dos frameworks de agentes funciona de forma linear:

1 agente → 1 tarefa → 1 saída.

Útil, mas limitado.
Não se pode resolver problemas complexos e de múltiplos passos quando cada agente trabalha de forma isolada.

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-- 📌 O que o ROMA adiciona

@SentientAGI's ROMA (Agente Meta Aberto Recursivo) resolve isso com recursão:

• O agente principal recebe uma consulta.

• ROMA divide e encaminha sub-tarefas para sub-agentes especializados.

• Sub-agentes iteram em um ciclo de feedback, refinando resultados.

• ROMA combina tudo de volta em uma saída final coerente.

Pense nisso como gestão de projetos para IA: um gerente (agente principal) coordenando múltiplos especialistas (sub-agentes).

-- 📌 Por Que A Recursão É O Multiplicador

A escalagem linear é aditiva:

• 5 agentes = 5 saídas.

A escalabilidade recursiva é multiplicativa:

• 5 agentes, cada um coordenando mais 5 = 25 potenciais resultados.

• Adicione um ciclo de feedback, e essas saídas melhoram a cada iteração.

Esta é a escalabilidade não linear. Cada artefato compõe a inteligência do sistema.

-- 📌 Paisagem Competitiva

Ritual: forte na inferência on-chain. Mas sem orquestração recursiva.

1. Ritual: forte em inferência on-chain → tubos para modelos.

2. Olas: foca na propriedade do agente + incentivos. Menos sobre coordenação.

3. Sentient (ROMA): orquestração recursiva + modelo de emissões → um mercado onde os agentes melhor coordenados vencem.

Esta é a analogia do Kubernetes: orquestração como o padrão que todos os agentes eventualmente constroem.

-- 📌 Por que o ROMA é Vital

Para os desenvolvedores: Os agentes conectados ao ROMA não apenas executam tarefas, eles colaboram.

Para os utilizadores: Em vez da resposta de um único modelo, obtém-se um consenso sintetizado de múltiplos agentes.

Esta é a razão pela qual o ROMA é crítico: transforma o Sentient de "apenas mais uma estrutura de agentes" em uma economia de orquestração onde recursão = escala.