这篇文章很好地总结了我们在 GRID 中所构建的，以便在多个代理、工具等之间实现协调的许多内容。这是一个重要的问题，解决开源货币化：我们需要找出有效的方法，将许多开源工件自动协调到使用 AGI 工作流中。 到目前为止，我们所做的工作： 首先，在一开始，我们发现 LLM 缺乏人类专家使用的复杂工作流的知识。因此，我们从专家那里策划了这些知识以进行基础（未来，这将向其他人开放以贡献） 接下来，我们开发了一种将查询递归地分解为更简单任务的技术。这种深度研究方法称为 ROMA，将很快作为开源库发布。最近，@ManusAI_HQ 使用了一种相关的方法，他们称之为广泛搜索（尽管它不是开源的，且没有提供详细信息） 最后，我们一直在实验许多新的“简单任务”，这些任务构成了我们流程中的叶节点。在这条推文线程中提到的一个有趣的任务是使用通过令牌级路由组合的多个模型，这是一个结合两个模型能力的有趣想法。 在接下来的几个月里，您将能够体验到以这种方式回答的查询。我们有很多想法正在投入生产！