AI 本質上存在缺陷。 並不是因為惡意意圖或其他原因，而是因為它模擬現實，而現實是概率性的。真相變成了權重所決定的東西。 這就是 LLMs 的問題，它們只是預測下一個標記。 通過遵循查詢的線性模式，它匹配、識別、鏡像適合的回應。 你要求三個項目；它卻給了四個。 這是為什麼？ 參數知識偏見開始發揮作用：強大的訓練數據壓倒了弱查詢，混淆來源，直到模型相信它自己對世界的壓縮。 你有沒有詢問過 AI，卻得到答案「我不知道」？這是罕見的，或者可能從未發生過。 因為這樣的概念對它們來說是陌生的。它們似乎知道一切，即使在超出其領域的主題上。 AI 基於神經形態計算原則發展出一個系統，模仿人類記憶和懷疑的物理機制。 複雜的查詢通常是這種情況的受害者——它們會遭遇驚人的幻覺。 為什麼？ >> 步驟中的累積錯誤 >> 缺乏問題結構 >> 不相關的上下文干擾 @SentientAGI 有一個解決方案 - ROMA [遞歸開放元代理] → 統籌者。 在長期任務的遊戲中，結構比智力更重要。 ROMA 理解這一點，因此採用遞歸-層級的指揮鏈來維持上下文流。 ROMA 如何運作 - 解決長期任務的最終關卡？ ROMA 為代理提供遞歸支架——一個層級任務樹，控制上下文的流動。 一旦上下文流被打斷，無政府狀態就會悄然進入。 因此，ROMA 被強制管理上下文的流動。 為了有效處理這一點，ROMA； 將任務解耦並分解為稱為節點的不同子代理，特別是它認為複雜的任務。 讓我們稱 ROMA 為管理其他 AI 的 AI 管理者。 在一個簡單的圖示中，這是結構： 父節點：接收你複雜目標的高級代理。 => 它們將其分解為子任務並傳遞給子節點（更簡單的代理/工具）。 => 子節點解決它們的部分，將結果發送回父節點。 => 父節點聚合解決方案並將其組合成最終答案。 查詢解決了！ 驅動 ROMA 系統的四種類型的節點： >> 原子化器 – 決定性節點。評估任務。確定它們是否足夠簡單以執行？還是需要分解？ >> 計劃者 – 如果任務需要分解 - 將複雜目標分解為子任務。每個子任務成為子節點。任務可以順序運行（當依賴時）或並行運行（當獨立時）。 >> 執行者 – 執行工作。調用工具、代理、API。根據需要將輸出向上或向下傳遞。 >> 聚合器 – 收集來自子節點的結果，驗證一致性，綜合最終答案。 這是一個全面的插圖 👇 查詢："有多少部 $350M+ 預算的電影不是其發行年份的最高票房？" ROMA 的過程： 1/ 原子化器檢查 - 決定性節點。一步太複雜？原子化器進場。 2/ 計劃者。目標太複雜？計劃者進場，分解： 子任務 1：查找所有 $350M+ 的電影（標題、預算、年份） 子任務 2：查找每年的最高票房電影 子任務 3：交叉參考和過濾 3/ 執行者運行每個子任務（搜索 API、提取模型） 4/ 聚合器綜合：清單中符合標準的電影。 除了 ROMA 的節點遞歸循環公式外，它還為用戶和建設者增加了一層額外的清晰度。 人類在循環中 = 用戶干預。 一個固有的反饋機制特徵，允許用戶在查詢的條件下進行無許可的檢查。這發生在計劃階段之後。 「我找到了這些事實。它們正確嗎？我計劃了這些子任務 - 它們是否符合你的需求？」這使得用戶能夠在代理繼續之前進行更正、編輯或添加上下文。

階段追蹤 - 為建構者而設 針對正在建構或調試代理的開發者。階段追蹤揭示了內部推理： >> 這個節點接收到什麼輸入？ >> 它產生了什麼輸出？ >> 上下文在哪裡丟失或扭曲了？ 建構者利用這種透明度來： >> 診斷失敗發生的地方。 >> 在特定節點上精煉提示。 >> 更換表現不佳的代理/工具。 此功能幫助用戶即時捕捉錯誤，並讓建構者在架構層面修正系統性問題。 實際使用案例 ROMA 搜尋作為概念驗證，利用 ROMA 的所有架構及其 SEAL-0，這是一個複雜多來源推理基準測試，準確率上限為 45.6%（最先進技術），之前的最佳（Kimi Researcher）：36%，Gemini 2.5 Pro：19.8%，最佳開源競爭對手：8.9%。