ROMA의 아키텍처는 어떻게 작동하나요?

ROMA는 Atomizer(작업 복잡성 평가), Planner(복잡한 작업을 하위 작업으로 분할), Executor(단순 작업을 직접 수행), Aggregator(하위 작업 결과 결합)의 네 가지 주요 노드 유형을 통해 작업을 처리합니다. 이러한 노드는 상위 노드가 복잡한 목표를 분해하고 하위 노드가 하위 작업을 처리하는 트리 구조를 형성합니다.

ROMA는 다른 에이전트 프레임워크와 어떤 차이가 있나요?

ROMA는 투명한 컨텍스트 흐름, 구조화된 Pydantic 입력/출력, 모든 에이전트 또는 도구를 연결할 수 있는 모듈식 설계, 재귀적 작업 분해를 통해 장기 작업을 처리할 수 있는 기능으로 두드러집니다. 또한 병렬 처리 및 휴먼-인-더-루프 검증을 지원합니다.

ROMA의 성능 성과는 무엇인가요?

ROMA Search는 Seal-0 벤치마크에서 45.6%의 정확도로 최첨단 성능을 달성하여 Kimi Researcher(36%) 및 Gemini 2.5 Pro(19.8%)를 능가했습니다. 또한 FRAMES(다단계 추론) 및 SimpleQA(사실적 지식 검색) 벤치마크에서도 강력한 성능을 입증했습니다.

개발자는 어떻게 ROMA를 시작할 수 있나요?

개발자는 github.com/sentient-agi/ROMA의 GitHub 저장소를 통해 ROMA를 시작할 수 있습니다. 이 프레임워크는 오픈 소스이며 확장 가능하므로 빌더는 사용자 지정 에이전트를 만들고, 새로운 도구로 프레임워크를 확장하거나, 금융 분석에서 콘텐츠 생성에 이르기까지 다양한 도메인에 맞게 조정할 수 있습니다.

ROMA

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ROMA(Recursive Open Meta-Agent)는 재귀적 계층 구조를 사용하여 완전한 투명성과 최첨단 성능으로 복잡한 문제를 해결하기 위해 여러 AI 에이전트와 도구를 오케스트레이션하는 오픈 소스 메타 에이전트 프레임워크입니다.

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https://www.sentient.xyz/blog/recursive-open-meta-agent?ref=producthunt&utm_source=aipure

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업데이트됨:Sep 12, 2025

ROMA이란?

ROMA는 Sentient에서 개발한 획기적인 메타 에이전트 프레임워크로, 고성능 멀티 에이전트 시스템 구축의 기반이 됩니다. 구조화된 계층적 방식으로 여러 전문 에이전트와 도구를 조정하여 복잡한 작업을 해결하도록 설계되었습니다. 오픈 소스 프레임워크인 ROMA는 고급 AI 기능을 보다 접근 가능하고 투명하게 만드는 데 중요한 진전을 나타내며, 개발자가 연구 분석에서 창의적인 콘텐츠 생성에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 위한 AI 에이전트를 구축, 사용자 정의 및 확장할 수 있도록 합니다.

ROMA의 주요 기능

ROMA (Recursive Open Meta-Agent)는 복잡한 문제를 해결하기 위해 재귀적 계층 구조를 사용하는 오픈 소스 메타 에이전트 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 트리와 유사한 아키텍처를 사용하여 작업을 병렬화 가능한 구성 요소로 분해합니다. 여기서 상위 노드는 복잡한 목표를 하위 노드가 처리할 하위 작업으로 분해합니다. 이 프레임워크는 컨텍스트 흐름에 대한 완전한 투명성을 제공하고, 여러 AI 모델과 도구를 지원하며, 개발자가 추적 가능성과 쉬운 디버깅 기능을 유지하면서 고성능 멀티 에이전트 시스템을 구축할 수 있도록 합니다.

재귀적 계층 구조: 복잡한 작업을 더 작은 하위 작업으로 분해하는 트리와 유사한 아키텍처를 사용하며, 상위 노드는 하위 노드 간의 컨텍스트 흐름을 관리합니다.

투명한 컨텍스트 흐름: 에이전트 간의 의사 결정 프로세스 및 컨텍스트 흐름에 대한 완전한 추적 가능성을 제공하여 쉬운 디버깅 및 개선을 가능하게 합니다.

모듈식 설계: 특수 LLM 기반 에이전트 및 휴먼-인-더-루프 체크포인트를 포함하여 노드 수준에서 모든 에이전트, 도구 또는 모델을 통합할 수 있습니다.

병렬 처리: 독립적인 하위 작업을 동시에 실행할 수 있어 대규모 복잡한 문제를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

ROMA의 사용 사례

연구 및 분석: 복잡한 쿼리를 하위 작업으로 분해하고, 여러 소스에서 정보를 수집하고, 결과를 종합하여 포괄적인 연구 수행

콘텐츠 제작: 여러 전문 에이전트를 조정하여 팟캐스트, 만화, 연구 보고서와 같은 창의적인 콘텐츠 생성

재무 분석: 분석 작업을 관리 가능한 구성 요소로 분해하여 복잡한 재무 데이터를 처리하고 통찰력 생성

소프트웨어 개발: 다양한 개발 작업을 위해 상호 연결된 에이전트를 사용하여 소프트웨어 개발 파이프라인 자동화

장점

오픈 소스이며 완전히 확장 가능합니다.

병렬 처리를 통해 복잡한 작업에서 높은 성능을 제공합니다.

투명하고 추적 가능한 의사 결정 프로세스

단점

작업 분해에 대한 신중한 계획이 필요합니다.

계층적 분해가 필요 없는 간단한 작업의 경우 복잡성이 증가할 수 있습니다.

ROMA 사용 방법

설치: GitHub 저장소(https://github.com/sentient-agi/ROMA)에서 ROMA 프레임워크를 설치합니다.

환경 설정: 데이터 유효성 검사를 위해 Python 및 Pydantic을 포함한 환경 및 종속성을 구성합니다.

작업 구조 정의: 복잡한 목표를 하위 작업으로 분해하는 상위 및 하위 노드를 정의하여 계층적 작업 구조를 만듭니다.

노드 유형 구성: Atomizer(작업 평가), Planner(하위 작업으로 분해), Executor(작업 수행) 및 Aggregator(결과 결합)의 네 가지 주요 노드 유형을 설정합니다.

에이전트/도구 추가: 특정 사용 사례 요구 사항에 따라 노드 수준에서 필요한 에이전트, 도구 또는 모델을 연결합니다.

컨텍스트 흐름 설정: 투명성을 위해 Pydantic 입력/출력을 사용하여 상위 및 하위 노드 간에 컨텍스트와 정보가 흐르는 방식을 정의합니다.

병렬화 활성화: 대규모 작업에서 더 나은 성능을 위해 독립적인 형제 노드가 병렬로 실행되도록 구성합니다.

검증 단계 추가: 선택적으로 주요 노드에 사람-인-루프 체크포인트 또는 검증 단계를 추가합니다.

실행 및 모니터링: 에이전트 시스템을 실행하고 단계 추적을 사용하여 디버깅을 위해 모든 노드에서 입력/출력을 모니터링합니다.

반복 및 개선: 투명한 아키텍처를 사용하여 개선할 영역을 식별하고 필요에 따라 프롬프트, 도구 및 검증 단계를 개선합니다.

ROMA 자주 묻는 질문

ROMA (Recursive Open Meta-Agent)는 재귀적 계층 구조를 사용하여 고성능 멀티 에이전트 시스템을 구축하는 오픈 소스 메타 에이전트 프레임워크입니다. 계층적, 재귀적 작업 트리 구조를 통해 더 간단한 에이전트와 도구를 조정하여 복잡한 문제를 해결합니다.