.@SentientAGI の ROMA v2 は、大きな問題を小さな単位に分解し、それぞれが独立したエージェントによって処理され、その結果を元に戻す構造になっています。 こうすることで、モデルは一度に多くの情報を心配する必要がなくなります。 さらに、各タスクは必要な情報のみをカバーするため、間違いや過負荷が軽減されます。 複数のタスクを同時に並行して処理するため、速度も速くなり、各タスクに必要なモデルを設計で自動的に選択するため、効率も向上します。 このアプローチは、人間が複雑な問題を解決し、プロセスを分割して順番に処理する方法に似ています。 これにより、エージェントは長期的なタスクをより確実に実行できます。 ---- ROMA v2 は開発者側の負担を大幅に軽減します。 特定のドメイン固有のエージェントを作成するためにモデルをトレーニングする必要はありません。 プロンプト設計だけで組み立てられるようにし、実行過程で生み出されたデータや結果を体系的に管理して再利用できるようにしました。 これにより、エージェント間のコラボレーション プロセスがよりクリーンになり、複数の段階で複雑なプロジェクトを簡単に解決できるようになります。 結局、これはマルチエージェント連携のスケーリングからステップアップしたものと見なすことができます。