O que @SentientAGI está cozinhando? Vamos detalhar como o Recursive Open Meta-Agent (ROMA) do Sentient funciona, simplificado 👇 A maioria das tarefas é muito complexa para um único agente. O ROMA os divide em subtarefas, cria agentes especializados e mescla os resultados. Exemplo: comparar o clima de Los Angeles com o clima 🌦️ de Nova York Etapa 1 → o planejador mestre decide que a tarefa é complexa → cria subtarefas Etapa 2 → Os subagentes investigam o clima de Los Angeles, o clima de Nova York e comparam os resultados Etapa 3 → Cada agente fornece pacotes de inteligência (dados meteorológicos, tendências históricas, análises) Etapa 4 → a zona de convergência mescla insights Etapa 5 → mecanismo de síntese combina tudo em um único relatório final Orquestração recursiva > agentes criam outros agentes até que a missão seja resolvida. Em vez de um único modelo fazendo tudo, você tem um enxame de agentes especializados trabalhando juntos, verificando e sintetizando. Esse é o poder do ROMA.