Biliyorsun, çoğu ajan çerçevesi lineer çalışır:

1 ajan → 1 görev → 1 çıktı.

Faydalı ama sınırlı.
Her bir ajanın izole çalıştığı durumlarda karmaşık, çok adımlı problemleri çözemezsiniz.

•••

-- 📌 ROMA'nın Eklediği

@SentientAGI'nin ROMA (Recursive Open Meta-Agent) bunu rekürsiyon ile çözüyor:

• Ana ajan bir sorgu alır.

• ROMA, alt görevleri uzman alt ajanlara yönlendirir ve detaylandırır.

• Alt ajanslar bir geri bildirim döngüsünde iterasyon yaparak sonuçları geliştirir.

• ROMA, her şeyi tutarlı bir nihai çıktıda birleştirir.

Bunu AI için proje yönetimi gibi düşünün: bir yönetici (ebeveyn ajan) birden fazla uzmanı (alt ajan) koordine ediyor.

-- 📌 Neden Rekürsiyon Çarpandır

Lineer ölçekleme toplayıcıdır:

• 5 ajan = 5 çıktı.

Özyinelemeli ölçekleme çarpansaldır:

• 5 ajan, her biri 5 tane daha koordine ediyor = 25 potansiyel çıktı.

• Bir geri bildirim döngüsü ekleyin ve bu çıktılar her yinelemede iyileşir.

Bu doğrusal olmayan ölçeklenmedir. Her bir artefakt sistemin zekasını biriktirir.

-- 📌 Rekabet Ortamı

Ritüel: zincir üzerinde çıkarımda güçlü. Ama yinelemeli orkestrasyon yok.

1. Ritüel: on-chain çıkarımda güçlü → modeller için borular.

2. Olas: ajans mülkiyeti + teşviklere odaklanır. Koordinasyondan daha az bahseder.

3. Sentient (ROMA): özyinelemeli orkestrasyon + emisyon modeli → en iyi koordine edilmiş ajanların kazandığı bir pazar.

Bu, Kubernetes benzetmesidir: orkestrasyon, tüm ajanların nihayetinde inşa ettiği standarttır.

-- 📌 ROMA Neden Hayati Öneme Sahip

Geliştiriciler için: ROMA'ya bağlı Ajanlar sadece görevleri yürütmekle kalmaz, aynı zamanda iş birliği yaparlar.

Kullanıcılar için: Tek bir modelin cevabı yerine, birden fazla ajandan sentezlenmiş bir mutabakat alırsınız.

ROMA'nın kritik olmasının nedeni şudur: Sentient'i "sadece başka bir ajan çerçevesi" olmaktan çıkarıp, yineleme = ölçek olan bir orkestrasyon ekonomisine dönüştürüyor.