ROMA – Sentient AGI开源的多智能体框架
# AI工具,# AI项目和框架 AI视频

ROMA – Sentient AGI开源的多智能体框架

作者头像 AI中国 15小时前 72 阅读
4.8 (1280评分)
15,328人已学习

ROMA是什么

ROMA(Recursive Open Meta-Agent) 是Sentient AGI团队开源的多Agent系统框架,通过递归层次结构将复杂任务拆解为可并行的子任务,由父节点分配给子节点执行,再将结果汇总。ROMA支持多模态输入输出,内置通用任务解决器、深度研究Agent和金融分析Agent等,适用从研究分析到金融决策的多种场景。ROMA透明的执行过程便于调试和优化,在多个基准测试中表现卓越,是DeepResearch的开源利器。

ROMA的主要功能

  • 递归任务拆解:支持将复杂任务自动拆解为可并行的子任务,逐步解决后再整合结果。
  • 多模态支持:框架能处理文本、图像、代码等多种数据类型,适应不同场景需求。
  • 工具集成:支持MCP协议、API集成,可调用外部工具和模型。
  • 透明调试:每一步执行过程清晰可见,便于调试和优化。
  • 内置专业Agent:如通用任务解决器、深度研究Agent、金融分析Agent等,满足多样化需求。

ROMA的技术原理

  • 递归层次结构:采用树状结构,父节点将任务拆解为子任务,子节点执行后将结果回传给父节点。
  • 核心组件
    • Atomizer:判断任务是否为原子任务,若非原子则触发拆解。
    • Planner:将复杂任务拆解为子任务,递归分配。
    • Executor:执行原子任务,调用LLM、API或其他Agent。
    • Aggregator:整合子任务结果,回传给父节点。
  • 上下文流管理:自顶向下分解任务,自底向上聚合结果,确保信息传递清晰。
  • 模块化设计:支持在节点级别插入任何Agent、工具或模型,高度可扩展。

ROMA的项目地址

  • 项目官网:https://blog.sentient.xyz/posts/recursive-open-meta-agent
  • GitHub仓库:https://github.com/sentient-agi/ROMA

ROMA的应用场景

  • 研究分析:深度研究Agent自动拆解复杂学术或市场研究任务,整合多源信息生成报告。
  • 金融决策:金融分析Agent实时监控加密货币市场,集成多数据源生成投资分析报告。
  • 项目规划:通用任务解决器拆解项目任务,分配并跟踪进度,助力高效项目管理。
  • 企业自动化:构建多Agent工作流,实现企业内部流程自动化,提升运营效率。
  • 教育工具:学生用自然语言创建研究Agent,自动收集整合信息生成研究报告。

教程评分

4.8 (1280 人评分)

学习讨论 (42)

用户头像

初学者

2天前

非常棒的教程!

作者头像

AI导师李明 作者

1天前

多谢