[ Sentient의 새로운 인프라, ROMA 리뷰 ]
반갑습니다. 냥버거입니다.
최근 Sentient 측에서 좋은 이벤트를 열어주셔서 바로바로 참가하게 되었습니다.
Sentient의 새로운 인프라 프로젝트인 ROMA(Recursive Open Meta Agent)에 대해서인데요, 한번 리뷰를 좀 길게 해보도록 하겠습니다.
직접 관련 내용들을 하나하나 뜯어보고, 제가 스스로 가상 테스트 환경을 구상해 보면서 느낀 점을 공유해 보려고 합니다.
결론부터 말씀드리면, 이건 단순한 에이전트가 아니라 'AI 추론의 신뢰성(Trust)' 문제를 해결할 수 있는 중요한 인프라가 될 가능성이 크다고 생각합니다.
왜 ROMA가 지금 이 시점에 중요한지, 그리고 기존 모델들과 무엇이 다른지 한번 분석해보도록 하겠습니다.
블랙박스 AI의 종말과 '재귀적 추론'의 시작
우리가 흔히 쓰는 LLM이나 에이전트들의 가장 큰 문제가 무엇일까요? 바로 "긴 호흡의 작업(Long-horizon tasks)"에서 바보가 된다는 점입니다.
"이더리움 백서를 요약해 줘"는 잘하지만, "상위 10개 디파이 프로토콜의 지난 3년 수익률을 분석하고, 거시 경제 지표와 비교해서 보고서를 써줘"라고 하면 중간에 길을 잃거나 환각(Hallucination) 증세를 보입니다. 이는 AI를 사용하는 과정에서 오류가 단계별로 누적되기 때문이죠.
그런데 Sentient가 내놓은 ROMA는 이 문제를 '재귀적(Recursive) 구조'와 '투명성(Transparency)'으로 정면 돌파합니다.
{1. ROMA의 핵심 아키텍처: CEO처럼 일하는 AI}
ROMA를 쉽게 이해하려면 '유능한 조직도'를 상상하시면 됩니다.
기존 에이전트가 혼자서 북 치고 장구 치는 프리랜서라면, ROMA는 작업을 끊임없이 하위 작업으로 쪼개고 위임하는 '메타 에이전트(Meta-Agent)'입니다.
ROMA는 다음 4단계의 무한 루프를 통해 복잡한 문제를 해결합니다.
1단계: Atomizer (분무기): 작업이 들어오면 판단합니다. 혼자 할 수 있는 작업인지, 쪼개서 해야 하는 작업인지 스스로 판단할 수 있습니다.
2단계: Planner (계획자): 만약 쪼개야 한다면, 하위 작업(Sub-tasks)으로 나눕니다. 마치 PM이 개발, 디자인, 기획으로 업무를 나누듯 말이죠.
3단계: Executor (실행기): 쪼개진 작업을 수행합니다. 이때 검색 툴, 데이터 분석 툴, 혹은 또 다른 특화된 AI 모델을 가져다 씁니다.
4단계: Aggregator (통합기): 각 실행 결과를 모아서 검증하고 최종 보고서로 합칩니다.
이 과정이 모두 재귀적(Recursive)이라는 게 ROMA의 핵심입니다. 하위 작업이 또 복잡할 경우, 거기서 다시 이 4단계가 반복되면서 '트리(Tree)' 구조로 깊게 파고듭니다.
{2. 압도적인 성능: 숫자가 증명한다}
Web3에서는 "Don't trust, verify(믿지 말고 검증하라)"가 철칙이죠. ROMA의 성능은 벤치마크 데이터가 증명합니다.
복잡한 검색 및 추론 능력을 테스트하는 Seal-0 벤치마크 결과를 보면 충격적입니다.
ROMA Search: 45.6% (압도적 1위)
Kimi Researcher: 36%
Gemini 2.5 Pro: 19.8%
Open Deep Search: 8.9%
무려 구글의 제미나이(Gemini)보다 2배 이상의 정확도를 보여줍니다. 이는 ROMA가 단순히 정보를 긁어오는 게 아니라, 문맥을 유지하면서 논리적으로 추론하고 있다는 강력한 증거입니다.
{3. 왜 Web3와 개발자에게 ROMA인가? (Utility & Clarity)}
제가 이 프레임워크가 마음에 든 이유는 단순히 성능 때문만이 아닙니다. ROMA가 가진 철학이 오픈 소스(Open Source)와 투명성에 기반하기 때문입니다.
블랙박스 탈출 (Stage Tracing):
기존 상용 에이전트는 결과만 틱 던져주고 "왜 이렇게 되느냐"를 설명하지 못합니다. 하지만 ROMA는 '단계별 추적(Stage Tracing)' 기능을 제공합니다.
입력부터 출력까지 모든 추론 과정이 Pydantic 구조로 투명하게 보입니다. 디버깅이 가능하고, 어디서 에러가 났는지 인간이 개입(Human-in-the-loop)할 수 있습니다.
이는 온체인 데이터 분석이나 금융 리포트 작성처럼 신뢰가 생명인 분야에서 필수적입니다.
모듈식 확장성 (Modularity):
ROMA는 마치 레고 블록 같습니다. 각 노드(단계)에 내가 원하는 LLM(GPT-4, Claude, Llama 등)이나 도구를 마음대로 끼워 넣을 수 있습니다.
모듈식 확장성을 활용한 전략을 하나 예시로 든다면, 기획 단계는 똑똑한 GPT-4에게 맡기고, 단순 검색은 가벼운 Llama 모델에게 맡겨 비용을 절감하는 전략이 가능합니다.
병렬 처리 (Parallelism):
독립적인 하위 작업들은 동시에 병렬로 실행됩니다. 이는 거대한 데이터를 처리해야 하는 리서치 작업 속도를 비약적으로 높여줍니다.
{4. 마치며: Sentient가 그리는 큰 그림}
Sentient는 ROMA를 통해 "누구나 최고의 기술로 자신만의 에이전트를 만들 수 있는 세상"을 열었다고 생각합니다.
이것은 단순한 툴이 아닙니다. 하나의 완벽한 프로토콜에 가깝습니다.
현재의 AI 씬은 폐쇄적인 모델들이 장악하고 있지만, ROMA는 오픈 소스 커뮤니티가 그 위에 금융, 법률, 창작 등 각 도메인에 특화된 '전문 에이전트'들을 쌓아 올릴 수 있는 단단한 지반(Foundation)을 제공했습니다.
이를 기반으로 점점 더 AI 씬 내에서 입지를 강화하게 될 것으로 저는 생각합니다.
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