ROMA (Recursive Open Meta-Agent) 是 Sentient AGI 開源的多智能體（multi-agent）框架，主打透過遞迴分層結構（recursive hierarchical structure） 來解決複雜任務。它能把大問題拆解成多個可並行處理的小任務，並保持透明可追蹤的設計，方便開發者進行調整與除錯。
核心特色
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遞迴任務分解
ROMA 採用 plan–execute 循環：遇到複雜任務時，系統會把它拆成多個子任務；如果是原子任務（atomic task），就直接執行。 -
平行化處理
支援多個代理同時處理不同子任務，大幅提升效率，適合複雜推理或需要快速回饋的情境。 -
透明與易於除錯
任務結構與分解過程清楚，讓開發者能追蹤每一步運算，方便做 context-engineering 與調整。 -
高效能驗證
官方展示了基於 ROMA 框架的搜尋代理，在基準測試（benchmark）中有亮眼表現，證明其方法的可行性。 -
社群驅動、可擴展
ROMA 是開源且模組化的，開發者可以打造專屬的 agents，並與社群共享與改進。
應用場景
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複雜推理任務：例如研究助理、數據分析、技術文獻閱讀，AI 可以把問題切割成子任務再逐步完成。
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搜尋與規劃：如路徑規劃、資訊檢索，ROMA 的多代理並行特性特別適合。
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商業流程自動化：將長鏈任務（long chain tasks）切成模組化部分，降低出錯率。
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AI 系統研發：研究人員可用它測試多智能體的交互模式與任務協作方式。
優點與限制
優點
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高度透明化，方便調整與 debug。
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支援平行處理，效能優於單一代理架構。
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適合打造大型多代理系統，擴展性佳。
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開源社群能持續改進與擴充。
限制
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仍在 Beta 版本，功能不算完整。
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上手需要一定的多代理與 AI 系統設計知識。
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對於非常即時或需要極低延遲的場景，效能仍需實測驗證。
總結來說，ROMA 為 AI 開發者與研究人員提供了一個強大的框架，能將複雜任務拆解成可並行處理的小任務，提升多智能體系統的可用性與效率。它不僅在效能表現上具潛力，更因為透明架構與社群驅動而適合長期發展。雖然仍在 Beta 階段，但對想嘗試多代理系統的開發者來說，是一個值得關注與實驗的工具。
