Знаєш, більшість агентських фреймворків працюють лінійно:

1 агент → 1 завдання → 1 вихід.

Корисно, але обмежено.
Ви не можете вирішити складні, багатоетапні проблеми, коли кожен агент працює в ізоляції.

•••

-- 📌 Що додає ROMA

ROMA ( Рекурсивний відкритий мета-агент @SentientAGI вирішує це за допомогою рекурсії:

• Батьківський агент отримує запит.

• ROMA розбиває це і направляє підзадачі до спеціалізованих підагентів.

• Субагенти ітерують у зворотному зв'язку, уточнюючи результати.

• ROMA об'єднує все назад у зв'язний фінальний вихід.

Думайте про це як про управління проектами для штучного інтелекту: менеджер )батьківський агент( координує кілька спеціалістів )підагентів(.

-- 📌 Чому рекурсія є множником

Лінійне масштабування є адитивним:

• 5 агентів = 5 виходів.

Рекурсивне масштабування є множинним:

• 5 агентів, кожен координуючи ще 5 = 25 потенційних виходів.

• Додайте зворотний зв'язок, і ці результати покращуються з кожною ітерацією.

Це нелінійне масштабування. Кожен артефакт підсилює інтелект системи.

-- 📌 Конкурентне середовище

Ритуал: сильний у верифікації на ланцюгу. Але немає рекурсивної організації.

1. Ритуал: сильний в верифікації на ланцюзі → труби для моделей.

2. Olas: зосереджується на власності агентів + винагородах. Менше про координацію.

3. Sentient )ROMA(: рекурсивна оркестрація + модель викидів → ринок, де перемагають найкраще координовані агенти.

Це аналогія Kubernetes: оркестрація як стандарт, на якому врешті-решт базуються всі агенти.

-- 📌 Чому ROMA є важливим

Для розробників: Агенти, підключені до ROMA, не просто виконують завдання, вони співпрацюють.

Для користувачів: Замість відповіді однієї моделі ви отримуєте синтезовану згоду від кількох агентів.

Ось чому ROMA є критично важливим: він перетворює Sentient з «просто ще одного фреймворку агентів» у економіку оркестрації, де рекурсія = масштаб.