Знаешь, большинство агентских фреймворков работают линейно:

1 агент → 1 задача → 1 результат.

Полезно, но ограниченно.
Вы не можете решать сложные многоступенчатые задачи, когда каждый агент работает изолированно.

•••

-- 📌 Что добавляет ROMA

@SentientAGI's ROMA (Рекурсивный открытый мета-агент) решает это с помощью рекурсии:

• Родительский агент получает запрос.

• ROMA разбивает это и маршрутизирует подзадачи специализированным подагентам.

• Суб-агенты работают в цикле обратной связи, уточняя результаты.

• ROMA объединяет все обратно в единый финальный вывод.

Думайте об этом как о менеджменте проектов для ИИ: менеджер ( родительский агент ) координирует несколько специалистов ( подсобных агентов ).

-- 📌 Почему рекурсия является множителем

Линейное масштабирование аддитивно:

• 5 агентов = 5 выходов.

Рекурсивное масштабирование является мультипликативным:

• 5 агентов, каждый координирует еще 5 = 25 потенциальных выходов.

• Добавьте обратную связь, и эти результаты будут улучшаться с каждой итерацией.

Это нелинейное масштабирование. Каждый артефакт усиливает интеллект системы.

-- 📌 Конкурентная среда

Ритуал: силен в ончейн-инференсе. Но нет рекурсивной оркестрации.

1. Ритуал: сильный в ончейн-инференции → трубы для моделей.

2. Olas: акцент на владении агентами + стимулах. Меньше о координации.

3. Sentient (ROMA): рекурсивная оркестрация + модель эмиссий → рынок, где выигрывают наилучшим образом координированные агенты.

Это аналогия с Kubernetes: оркестрация как стандарт, на котором в конечном итоге строят все агенты.

-- 📌 Почему ROMA важен

Для разработчиков: Агенты, подключенные к ROMA, не просто выполняют задачи, они сотрудничают.

Для пользователей: Вместо ответа одной модели вы получаете синтезированный консенсус от нескольких агентов.

Вот почему ROMA критичен: он превращает Sentient из «просто еще одного фреймворка агентов» в экономику оркестрации, где рекурсия = масштаб.