Этот пост хорошо резюмирует то, что мы строим, чтобы обеспечить координацию между несколькими агентами, инструментами и т.д. в GRID. Это важная проблема для решения в области монетизации открытого кода: нам нужно найти эффективные способы координации множества артефактов открытого кода для автоматического использования в рабочих процессах AGI. Вот что мы сделали до сих пор: Во-первых, в начале мы обнаружили, что LLM не обладают знаниями о сложных рабочих процессах, которые используют человеческие эксперты. Поэтому мы собрали их от экспертов для основополагающей работы (в будущем это будет открыто для других, чтобы внести свой вклад). Затем мы разработали технику для разбивки запросов на более простые задачи рекурсивно. Этот глубокий исследовательский подход, названный ROMA, будет скоро выпущен как библиотека с открытым исходным кодом. Недавно @ManusAI_HQ использовали связанный подход, который они назвали широким поиском (хотя он не является открытым исходным кодом, и никаких деталей не было предоставлено). Наконец, мы экспериментировали с множеством новых "простых задач", которые составляют конечные узлы в наших потоках. Один интересный пример, упомянутый в этой ветке твитов, - это использование нескольких моделей, составленных с помощью маршрутизации на уровне токенов, интересная идея для комбинирования возможностей двух моделей. Вы сможете испытать ответы на запросы таким образом в осознанном чате в течение следующих нескольких месяцев. Много идей идет в продакшн для нас!