ROMA

ROMA – Sentient AGI开源的多智能体框架

ROMA：颠覆性多Agent系统框架，赋能复杂任务的递归式智能分解与执行。

ROMA，即 Recursive Open Meta-Agent，是Sentient AGI团队匠心打造的开源多Agent系统框架。它以其独特的递归层次结构，能够将庞杂的任务层层分解为可并行处理的子任务。父Agent负责将任务分派给子Agent执行，并最终汇总各子Agent的成果，实现高效的任务闭环。ROMA不仅支持文本、图像、代码等多种模态的输入输出，更内置了通用任务解决器、深度研究Agent、金融分析Agent等专业能力，使其在从学术研究到金融决策的广泛领域都能大放异彩。其透明的执行流程极大地简化了调试与优化过程，在多项基准测试中屡创佳绩，堪称深度研究领域的强大开源利器。

ROMA的核心优势

• 智能任务分解：ROMA能够自动将复杂任务拆解成若干个可并行执行的子任务，并逐步整合解决方案。
• 全模态兼容：框架支持处理文本、图像、代码等多种数据类型，满足多样化的应用需求。
• 强大工具集成：通过MCP协议和API接口，ROMA可无缝调用外部工具和模型，拓展其能力边界。
• 卓越的透明度：ROMA的执行过程清晰可见，为调试和性能优化提供了便利。
• 专业Agent预置：内置通用任务解决器、深度研究Agent、金融分析Agent等，即插即用，满足专业领域需求。

ROMA的技术基石

• 递归式层级架构：ROMA采用树状结构，父节点负责将任务细化并分配给子节点，子节点完成任务后将结果反馈给父节点。
• 关键组件解析：
  • Atomizer：用于判断任务的原子性，若非原子任务，则触发分解流程。
  • Planner：负责将复杂任务拆解成子任务，并进行递归式分配。
  • Executor：执行原子任务，可调用大型语言模型（LLM）、API或其他Agent。
  • Aggregator：负责整合所有子任务的执行结果，并将其回传至父节点。
• 上下文信息管理：ROMA实现了自顶向下的任务分解和自底向上的结果聚合，确保了信息流的顺畅与清晰。
• 高度模块化设计：ROMA允许在任意节点级别集成各类Agent、工具或模型，赋予了其极高的可扩展性。

ROMA的广阔应用前景

• 深度研究领域：深度研究Agent可自动解析复杂的学术或市场研究课题，整合海量信息，生成详尽的分析报告。
• 金融市场洞察：金融分析Agent能够实时监测加密货币市场动态，汇集多源数据，提供专业的投资分析报告。
• 高效项目管理：通用任务解决器能够将项目任务进行拆解、分配与进度跟踪，显著提升项目管理效率。
• 企业流程自动化：通过构建多Agent协同工作流，ROMA能够实现企业内部流程的自动化，优化运营效率。
• 赋能教育创新：学生可以利用ROMA创建个性化的研究Agent，以自然语言指令驱动，自动收集和整合信息，辅助生成研究报告，革新学习方式。

ROMA项目链接

• 官方博客：https://blog.sentient.xyz/posts/recursive-open-meta-agent
• GitHub仓库：https://github.com/sentient-agi/ROMA