這篇文章很好地總結了我們在 GRID 中所構建的，以便在多個代理、工具等之間實現協調的許多內容。這是一個重要的問題，解決開源貨幣化：我們需要找出有效的方法，將許多開源工件自動協調到使用 AGI 工作流中。 到目前為止，我們所做的工作： 首先，在一開始，我們發現 LLM 缺乏人類專家使用的複雜工作流的知識。因此，我們從專家那裡策劃了這些知識以進行基礎（未來，這將向其他人開放以貢獻） 接下來，我們開發了一種將查詢遞歸地分解為更簡單任務的技術。這種深度研究方法稱為 ROMA，將很快作為開源庫發布。最近，@ManusAI_HQ 使用了一種相關的方法，他們稱之為廣泛搜索（儘管它不是開源的，且沒有提供詳細信息） 最後，我們一直在實驗許多新的“簡單任務”，這些任務構成了我們流程中的葉節點。在這條推文線程中提到的一個有趣的任務是使用通過令牌級路由組合的多個模型，這是一個結合兩個模型能力的有趣想法。 在接下來的幾個月裡，您將能夠體驗到以這種方式回答的查詢。我們有很多想法正在投入生產！