你知道，大多數代理框架是線性工作的：

1個代理 → 1個任務 → 1個輸出。

有用，但有限。
當每個代理都獨立工作時，你無法解決復雜的多步驟問題。

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-- 📌 ROMA 增加的內容

@SentientAGI的ROMA (遞歸開放元智能)通過遞歸解決這一問題:

• 父代理接收到一個查詢。

• ROMA 將其分解並將子任務路由到專業子代理。

• 子代理在反饋循環中迭代，優化結果。

• ROMA將所有內容合並爲一個連貫的最終輸出。

把它想象成人工智能的項目管理：一個經理(父代理)協調多個專家(子代理)。

-- 📌 爲什麼遞歸是倍增器

線性縮放是可加的：

• 5個代理 = 5個輸出.

遞歸縮放是乘法的：

• 5個代理，每個協調5個更多的代理 = 25個潛在輸出。

• 添加反饋循環，這些輸出會隨着每次迭代而改進。

這是非線性縮放。每一個工件都增強了系統的智能。

-- 📌 競爭格局

儀式：在鏈上推理方面強大。但沒有遞歸編排。

1. 祭儀：在鏈上推斷強大 → 模型的管道。

2. Olas: 專注於代理所有權 + 激勵。較少涉及協調。

3. Sentient (ROMA)：遞歸編排 + 排放模型 → 一個最佳協調代理獲勝的市場。

這是Kubernetes的類比：調度作爲所有代理最終構建的標準。

-- 📌 爲什麼 ROMA 重要

對於開發者：連接到ROMA的代理不僅僅是執行任務，它們還進行協作。

對於用戶：您將獲得來自多個代理的綜合共識，而不是單一模型的答案。

這就是爲什麼ROMA至關重要：它將Sentient從“僅僅是另一個代理框架”轉變爲一個遞歸=規模的協作經濟。