Mảnh ghép cơ sở hạ tầng AI mà tôi đang theo dõi hiện tại là ROMA từ @SentientAGI, một hệ thống đa tác nhân hoàn toàn mở có khả năng mở rộng lý luận dài hạn mà không sụp đổ vào các lỗi tích lũy.

Nó làm gì, bằng những lời giản dị:
▸ Chia nhỏ các nhiệm vụ lớn thành một cây các nhiệm vụ con
▸ Gán mỗi nút cho đại lý/công cụ phù hợp
▸ Chạy các phần song song để tăng tốc độ
▸ Theo dõi từng bước để bạn có thể gỡ lỗi và hoán đổi mô hình ngay lập tức

Các mô-đun chính:
→ Atomizer: quyết định xem có/đâu để chia
→ Người lập kế hoạch: lập bản đồ các mục tiêu phụ
→ Executor: gọi tác nhân/công cụ song song
→ Aggregator: tổng hợp câu trả lời cuối cùng

Biên lai quan trọng, cũng như các tiêu chuẩn:
▸ KHUNG: 81.7%
▸ SimpleQA: 93.9%
▸ SEAL‑Q: 45.6%
SOTA cho các hệ thống mở, cạnh tranh với các công cụ nghiên cứu đóng.

Tại sao điều này lại xảy ra:
▸ Các ống dẫn minh bạch thay vì chuỗi suy nghĩ ẩn
▸ Mô hình/công cụ không phụ thuộc, cắm bất cứ thứ gì vào
▸ Các móc xác minh con người khi cần thiết
▸ Nghiên cứu sâu trở nên có thể lặp lại, có thể kiểm toán, nhanh chóng

Và điều này kết hợp với phần còn lại của stack Sentient:
▸ Lưu dấu vân tay để chứng minh quyền sở hữu và sự đồng nhất của cộng đồng
▸ Sentient Chat tích hợp ROMA Search
▸ GRID thu hút tín hiệu dữ liệu phong phú cho các tác nhân

Nhân bản kho mã, triển khai một tác nhân, kết nối LLM/công cụ yêu thích của bạn, và xem AGI mở di chuyển từ cảm nhận đến kết quả có thể xác minh.