[Đánh giá về cơ sở hạ tầng mới của Sentient, ROMA]
Xin chào. Tôi là Nyangburger.
Sentient gần đây đã tổ chức một sự kiện tuyệt vời, vì vậy tôi quyết định tham gia ngay lập tức.
Tôi sẽ viết một bài đánh giá dài về ROMA (Recursive Open Meta Agent), dự án cơ sở hạ tầng mới của Sentient.
Tôi sẽ đi sâu vào chi tiết và chia sẻ suy nghĩ của mình trong khi thiết kế một môi trường thử nghiệm ảo.
Nói tóm lại, đây không chỉ là một tác nhân đơn giản; nó có tiềm năng trở thành một cơ sở hạ tầng quan trọng có thể giải quyết vấn đề "niềm tin" trong suy luận AI.
Hãy cùng phân tích tại sao ROMA lại quan trọng đến vậy vào thời điểm này và nó khác biệt như thế nào so với các mô hình hiện có.
Sự kết thúc của AI hộp đen và sự khởi đầu của "Suy luận đệ quy"
Vấn đề lớn nhất với các LLM và tác nhân thường được sử dụng là gì? Đó là chúng trở nên ngốc nghếch trong "các nhiệm vụ dài hạn". Mặc dù nó khá tốt trong việc tóm tắt sách trắng của Ethereum, nhưng nếu bạn yêu cầu nó "phân tích hiệu suất của 10 giao thức DeFi hàng đầu trong ba năm qua và so sánh với các chỉ số kinh tế vĩ mô", nó sẽ bị lạc hướng hoặc có những ảo giác. Điều này là do lỗi tích lũy từng bước trong quá trình hoạt động của AI.
Tuy nhiên, ROMA, được phát triển bởi Sentient, giải quyết trực tiếp vấn đề này với "cấu trúc đệ quy" và "tính minh bạch" của nó.
{1. Kiến trúc cốt lõi của ROMA: AI hoạt động như một CEO}
Để dễ hiểu về ROMA, hãy tưởng tượng một "sơ đồ tổ chức hiệu quả".
Trong khi một tác nhân truyền thống là một người làm việc tự do chỉ chơi trống và đánh trống một mình, ROMA là một "siêu tác nhân" liên tục chia nhỏ các nhiệm vụ thành các nhiệm vụ phụ và phân công chúng.
ROMA giải quyết các vấn đề phức tạp thông qua vòng lặp vô hạn bốn giai đoạn sau:
Giai đoạn 1: Phân tách: Nó đánh giá các nhiệm vụ đến. Nó có thể tự xác định xem một nhiệm vụ có phải là thứ nó có thể xử lý một mình hay cần được chia nhỏ thành các phần nhỏ hơn.
Bước 2: Lập kế hoạch: Nếu cần chia nhỏ, ROMA sẽ chia nhỏ thành các nhiệm vụ con, tương tự như cách người quản lý dự án chia một nhiệm vụ thành phát triển, thiết kế và lập kế hoạch.
Bước 3: Thực thi: Thực thi các nhiệm vụ đã được chia nhỏ, sử dụng các công cụ tìm kiếm, công cụ phân tích dữ liệu hoặc các mô hình AI chuyên dụng khác.
Bước 4: Tổng hợp: Thu thập và xác minh kết quả của mỗi lần thực thi, và kết hợp chúng thành một báo cáo cuối cùng.
Bản chất đệ quy của ROMA nằm ở quy trình này. Nếu các nhiệm vụ con phức tạp, bốn bước này sẽ được lặp lại, đi sâu hơn vào cấu trúc cây.
{2. Hiệu suất vượt trội: Con số nói lên tất cả}
Trong Web3, quy tắc là "Đừng tin tưởng, hãy xác minh". Hiệu suất của ROMA được chứng minh bằng dữ liệu chuẩn. Kết quả chuẩn Seal-0, kiểm tra khả năng tìm kiếm và suy luận phức tạp, thật đáng kinh ngạc.
ROMA Search: 45,6% (vị trí đầu tiên áp đảo)
Kimi Researcher: 36%
Gemini 2.5 Pro: 19,8%
Open Deep Search: 8,9%
Điều này chính xác hơn gấp đôi so với Gemini của Google. Đây là bằng chứng mạnh mẽ cho thấy ROMA không chỉ đơn thuần thu thập thông tin, mà còn suy luận logic trong khi vẫn duy trì ngữ cảnh.
{3. Tại sao ROMA phù hợp cho Web3 và các nhà phát triển? (Tiện ích & Sự rõ ràng)}
Tôi bị thu hút bởi framework này không chỉ vì hiệu suất của nó, mà còn vì triết lý của ROMA dựa trên mã nguồn mở và tính minh bạch.
Thoát khỏi hộp đen (Theo dõi giai đoạn):
Các công cụ thương mại hiện có chỉ cung cấp kết quả và không giải thích lý do tại sao chúng xảy ra. Tuy nhiên, ROMA cung cấp tính năng "Theo dõi giai đoạn". Toàn bộ quá trình suy luận, từ đầu vào đến đầu ra, đều được hiển thị minh bạch thông qua kiến trúc Pydantic. Việc gỡ lỗi là có thể, và sự can thiệp của con người (con người tham gia vào vòng lặp) là có thể để xác định lỗi.
Điều này rất cần thiết trong các lĩnh vực mà sự tin tưởng là tối quan trọng, chẳng hạn như phân tích dữ liệu trên chuỗi và báo cáo tài chính.
Tính mô đun:
ROMA giống như những khối Lego. Bạn có thể tự do chèn LLM (GPT-4, Claude, Llama, v.v.) hoặc công cụ mong muốn vào mỗi nút (giai đoạn).
Một ví dụ về chiến lược tận dụng tính mô đun là chiến lược tiết kiệm chi phí: thuê ngoài giai đoạn lập kế hoạch cho mô hình GPT-4 thông minh và tìm kiếm đơn giản cho mô hình Llama nhẹ.
Tính song song:
Các tác vụ con độc lập chạy song song. Điều này giúp tăng tốc đáng kể các tác vụ nghiên cứu yêu cầu xử lý lượng dữ liệu khổng lồ.
4. Kết luận: Tầm nhìn tổng quan của Sentient
Với ROMA, Sentient tin rằng họ đã mở ra một thế giới nơi "bất cứ ai cũng có thể xây dựng tác nhân của riêng mình với công nghệ tốt nhất."
Đây không chỉ là một công cụ; nó giống như một giao thức hoàn chỉnh hơn.
Trong khi bối cảnh AI hiện tại bị chi phối bởi các mô hình đóng, ROMA cung cấp một nền tảng vững chắc mà cộng đồng mã nguồn mở có thể xây dựng các "tác nhân chuyên gia" chuyên biệt cho các lĩnh vực như tài chính, luật pháp và sáng tác văn học.
Dựa trên nền tảng này, tôi tin rằng Sentient sẽ tiếp tục củng cố vị thế của mình trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
twitter.com/CalligramReboot/st...
