.@SentientAGI's ROMA v2 hat eine Struktur, die große Probleme in kleinere Einheiten zerlegt und jede von unabhängigen Agenten bearbeiten lässt, bevor die Ergebnisse wieder zusammengeführt werden. Auf diese Weise muss das Modell nicht zu viele Informationen auf einmal verarbeiten und darüber nachdenken. Außerdem behandelt jede Aufgabe nur die benötigten Informationen, wodurch Fehler oder Überlastungen verringert werden. Da mehrere Aufgaben gleichzeitig parallel bearbeitet werden, erhöht sich auch die Geschwindigkeit, und es wurde so konzipiert, dass automatisch das benötigte Modell für jede Aufgabe ausgewählt wird, was die Effizienz verbessert. Diese Methode ähnelt der Denkweise von Menschen, die komplexe Probleme lösen, indem sie den Prozess aufteilen und nacheinander abarbeiten. Dies ermöglicht es den Agenten, langfristige Aufgaben viel stabiler auszuführen. ---- ROMA v2 reduziert die Belastung für Entwickler erheblich. Es ist nicht mehr notwendig, separate Modelle zu trainieren, um spezialisierte Agenten für bestimmte Bereiche zu erstellen. Es ermöglicht die Zusammenstellung nur durch die Gestaltung von Prompts und verwaltet systematisch die während des Ausführungsprozesses erzeugten Materialien und Ergebnisse, um eine Wiederverwendbarkeit zu gewährleisten. Dank dessen wird der Kooperationsprozess zwischen den Agenten klarer, und es wird einfacher, komplexe Projekte in mehrere Schritte zu unterteilen und zu lösen. Letztendlich kann man sagen, dass dies einen Schritt zur Verbesserung der Zusammenarbeit mehrerer Agenten darstellt, die zusammenarbeiten und sich erweitern.