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ROMA— Sentient AGI开源的多智能体框架

心靈之曲

心靈之曲

发布时间:2025-09-17 12:44:09

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来源于php中文网

原创

ROMA是什么

roma(recursive open meta-agent)是由sentient agi团队推出的开源多agent系统框架。它采用递归式的层级结构,将复杂任务自动分解为多个可并行处理的子任务,由父节点分发给子节点执行,并最终汇总结果。该框架支持多模态输入与输出,内置通用任务解决器、深度研究agent及金融分析agent等多种专业智能体,广泛适用于从学术研究到金融决策的各类场景。roma具备高度透明的任务执行流程,便于调试与性能优化,在多项基准测试中表现优异,被誉为deepresearch领域的开源利器。

rpcms轻量开源内容管理系统3.3.3
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ROMA— Sentient AGI开源的多智能体框架ROMA的主要功能

  • 递归式任务分解:能够自动将复杂问题拆解为若干原子级子任务,逐层执行后再统一整合输出结果。
  • 多模态能力支持:可处理文本、图像、代码等多样化数据类型,满足跨模态应用场景需求。
  • 工具与API集成:兼容MCP协议,支持接入外部API和第三方模型,扩展功能边界。
  • 执行过程可视化:每一步操作均可追溯,提供清晰的日志和流程记录,利于调试与改进。
  • 预置专业化Agent:包含通用任务解决器、深度研究Agent、金融分析Agent等,开箱即用。

ROMA的技术原理

  • 递归树形架构:以树状结构组织任务流,父节点负责拆解任务,子节点完成具体执行并向上反馈结果。
  • 核心模块组成
    • Atomizer(原子判断器):判断当前任务是否足够简单,若不可再执行则触发进一步拆分。
    • Planner(规划器):负责制定任务拆解策略,生成子任务并分配至相应节点。
    • Executor(执行器):执行具体的原子任务,调用大语言模型、外部API或其它Agent协同处理。
    • Aggregator(聚合器):收集各子任务结果,进行融合与总结后返回上层节点。
  • 上下文传递机制:任务自顶向下分解,结果自底向上聚合,确保上下文信息连贯无损。
  • 模块化与可扩展性:允许在任意节点插入自定义Agent、工具或模型,灵活适配不同业务需求。

ROMA的项目地址

ROMA的应用场景

  • 科研与市场分析:利用深度研究Agent自动拆解复杂课题,搜集并整合多源信息,生成高质量研究报告。
  • 金融投资辅助:通过金融分析Agent实时追踪加密货币行情,结合链上数据与市场情绪生成决策建议。
  • 项目管理支持:借助通用任务解决器对项目目标进行结构化拆解,分配任务并监控执行进度。
  • 企业流程自动化:构建基于多Agent协作的工作流系统,实现审批、报告生成、客户响应等流程自动化。
  • 教育辅助应用:学生可通过自然语言指令创建研究型Agent,自动完成资料检索与内容整理,提升学习效率。

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