ROMA— Sentient AGI开源的多智能体框架

ROMA是什么

roma（recursive open meta-agent）是由sentient agi团队推出的开源多agent系统框架。它采用递归式的层级结构，将复杂任务自动分解为多个可并行处理的子任务，由父节点分发给子节点执行，并最终汇总结果。该框架支持多模态输入与输出，内置通用任务解决器、深度研究agent及金融分析agent等多种专业智能体，广泛适用于从学术研究到金融决策的各类场景。roma具备高度透明的任务执行流程，便于调试与性能优化，在多项基准测试中表现优异，被誉为deepresearch领域的开源利器。

文心智能体平台

百度推出的基于文心大模型的Agent智能体平台，已上架2000+AI智能体

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ROMA的主要功能

• 递归式任务分解：能够自动将复杂问题拆解为若干原子级子任务，逐层执行后再统一整合输出结果。
• 多模态能力支持：可处理文本、图像、代码等多样化数据类型，满足跨模态应用场景需求。
• 工具与API集成：兼容MCP协议，支持接入外部API和第三方模型，扩展功能边界。
• 执行过程可视化：每一步操作均可追溯，提供清晰的日志和流程记录，利于调试与改进。
• 预置专业化Agent：包含通用任务解决器、深度研究Agent、金融分析Agent等，开箱即用。

ROMA的技术原理

• 递归树形架构：以树状结构组织任务流，父节点负责拆解任务，子节点完成具体执行并向上反馈结果。
• 核心模块组成：
  • Atomizer（原子判断器）：判断当前任务是否足够简单，若不可再执行则触发进一步拆分。
  • Planner（规划器）：负责制定任务拆解策略，生成子任务并分配至相应节点。
  • Executor（执行器）：执行具体的原子任务，调用大语言模型、外部API或其它Agent协同处理。
  • Aggregator（聚合器）：收集各子任务结果，进行融合与总结后返回上层节点。
• 上下文传递机制：任务自顶向下分解，结果自底向上聚合，确保上下文信息连贯无损。
• 模块化与可扩展性：允许在任意节点插入自定义Agent、工具或模型，灵活适配不同业务需求。

ROMA的项目地址

• 官方介绍页面：https://www.php.cn/link/d75741b309bf39d3ef6be3b23990eeaf
• GitHub开源仓库：https://www.php.cn/link/1fae41f41823dafacc197c3f5121128e

ROMA的应用场景

• 科研与市场分析：利用深度研究Agent自动拆解复杂课题，搜集并整合多源信息，生成高质量研究报告。
• 金融投资辅助：通过金融分析Agent实时追踪加密货币行情，结合链上数据与市场情绪生成决策建议。
• 项目管理支持：借助通用任务解决器对项目目标进行结构化拆解，分配任务并监控执行进度。
• 企业流程自动化：构建基于多Agent协作的工作流系统，实现审批、报告生成、客户响应等流程自动化。
• 教育辅助应用：学生可通过自然语言指令创建研究型Agent，自动完成资料检索与内容整理，提升学习效率。

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