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Este post resume bem o que estamos construindo para permitir a coordenação entre vários agentes, ferramentas, etc. no GRID. Este é um problema importante a ser resolvido para a monetização de código aberto: precisamos descobrir maneiras eficazes de coordenar muitos artefatos de código aberto em fluxos de trabalho AGI de uso automático.
Aqui está o que fizemos até agora:
Primeiro, no início, descobrimos que os LLMs não têm conhecimento de fluxos de trabalho complexos que os especialistas humanos usam. Então, selecionamos aqueles de especialistas para aterramento (no futuro, isso estará aberto para que outros contribuam)
Em seguida, desenvolvemos uma técnica para dividir as consultas em tarefas mais simples recursivamente. Essa abordagem de pesquisa profunda, denominada ROMA, será lançada como uma biblioteca de código aberto em breve. Recentemente, @ManusAI_HQ usaram uma abordagem relacionada que eles chamaram de pesquisa ampla (embora não seja de código aberto e nenhum detalhe tenha sido fornecido)
Finalmente, temos experimentado muitas novas "tarefas simples" que constituem os nós folha em nossos fluxos. Uma ideia divertida mencionada neste tópico de tweet é usar vários modelos compostos usando roteamento em nível de token, uma ideia interessante para combinar os recursos de dois modelos.
Você poderá experimentar perguntas respondidas dessa maneira no bate-papo senciente nos próximos meses. Muitas ideias estão entrando em produção para nós!

19 de ago., 01:56
Como o GRID orquestra a inteligência?
Ao rotear, combinar e coordenar milhares de modelos, agentes e fluxos de dados, o GRID é dimensionado como um cérebro distribuído. À medida que cresce, sua inteligência coletiva se compõe, entregando resultados no nível da AGI.
Veja como os algoritmos subjacentes tornam isso possível 👇
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