Was hat @SentientAGI gekocht? Lass uns aufschlüsseln, wie Sentients Recursive Open Meta-Agent (ROMA) funktioniert, vereinfacht 👇 Die meisten Aufgaben sind zu komplex für einen einzelnen Agenten. ROMA zerlegt sie in Unteraufgaben, startet spezialisierte Agenten und kombiniert dann die Ergebnisse. Beispiel: Vergleiche das Klima in LA und NYC 🌦️ Schritt 1 → Master-Planer entscheidet, dass die Aufgabe komplex ist → erstellt Unteraufgaben Schritt 2 → Unter-Agenten untersuchen das Klima in LA, das Klima in NYC und vergleichen die Ergebnisse Schritt 3 → Jeder Agent liefert Informationspakete (Wetterdaten, historische Trends, Analysen) Schritt 4 → Konvergenzzone kombiniert die Erkenntnisse Schritt 5 → Synthese-Engine kombiniert alles in einen einzigen Abschlussbericht Rekursive Orchestrierung > Agenten erstellen andere Agenten, bis die Mission gelöst ist. Anstatt dass ein einzelnes Modell alles macht, erhältst du ein Schwarm von spezialisierten Agenten, die zusammenarbeiten, verifizieren und synthetisieren. Das ist die Kraft von ROMA.