Explorando o ROMA da Sentient Ao olhar para o leaderboard da @SentientAGI, parece que a qualidade do texto é bastante importante. Por isso, vou escrever sobre o ROMA, que considero ter a maior capacidade técnica na Sentient. 1. O ROMA não é um modelo de IA. - O ROMA é exatamente um Multi-agent, ou seja, uma estrutura onde vários agentes de IA trabalham de forma hierárquica e recursiva, referenciando os valores de cada agente para obter a resposta mais confiável e precisa. No Readme do GitHub, geralmente podemos ver as relações básicas entre os códigos, onde usamos chaves de API de modelos de IA como o GPT e o Gemini. 2. Então, qual é o cerne? - Está na divisão de papéis entre Atomizer, Executor, Planner e Aggregator. Quando uma tarefa é dada, decide-se se será tratada por um ou vários (Atomizer), determina-se como resolver (Planner), executa-se conforme o planejado (Executor) e, em seguida, agrega-se (Aggregator) para retornar a resposta. Além disso, há a opção de incluir um Verificador para validar a resposta. 3. Apenas um modelo é utilizado? - Não. Ao consultar o código Quickstart, vemos que, exceto pelo Executor, todos os outros modelos são especificados individualmente (ex. gpt-4o-mini, gemini-2.5-flash). Assim, parece que não se utiliza um único modelo, mas sim vários para obter a melhor resposta. 4. A resposta é sempre a mesma? - Também não. Cada modelo de IA pode ter resultados diferentes para uma única tarefa, e isso depende de como os parâmetros são ajustados, ou seja, como é feito o fine-tuning. Por exemplo, o parâmetro mais representativo, Temperature, varia de 0 a 2, onde quanto mais próximo de 0, mais consistentes são as respostas, e quanto mais próximo de 2, mais variadas são as respostas a cada execução. No final, parece que a diferença de desempenho dependerá muito de como o usuário configura isso. Recentemente, tive a oportunidade de desenvolver um agente de IA e, enquanto estudava, percebi que o que aprendi agora parece fazer sentido ao olhar para o código do GitHub, então decidi escrever sobre isso :)