ROMA v2 de .@SentientAGI tiene una estructura que divide los grandes problemas en unidades más pequeñas, cada una manejada por un agente independiente, y luego vuelve a juntar los resultados. De esta manera, el modelo no tiene que preocuparse por demasiada información a la vez. Además, cada tarea solo cubre la información necesaria, reduciendo los errores y la sobrecarga. Dado que se procesan varias tareas en paralelo al mismo tiempo, la velocidad también es más rápida y el diseño selecciona automáticamente el modelo necesario para cada tarea, lo que también mejora la eficiencia. Este enfoque es similar a la forma en que los humanos resuelven problemas complejos, dividiendo el proceso y lidiando con él en orden. Permite a los agentes realizar tareas a largo plazo con mucha más fiabilidad. ---- ROMA v2 reduce significativamente la carga del lado de los desarrolladores. No es necesario entrenar un modelo para crear un agente específico del dominio. Hicimos posible ensamblarlo con solo un diseño rápido y administramos sistemáticamente los datos y resultados creados durante el proceso de ejecución para que sea reutilizable. Esto hace que el proceso de colaboración entre agentes sea más limpio y fácil de resolver proyectos complejos en múltiples etapas. Al final, esto puede verse como un paso adelante de la ampliación de la cooperación multiagente.