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ROMA: Agentes Meta-Recursivos Abiertos

·388 palabras·2 mins
GitHub Framework Python AI Agent Open Source Best Practices
Articoli Interessanti - Este artículo es parte de una serie.
Parte : GitHub - Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR
Parte : Arneses efectivos para agentes de larga duración Anthropic
Parte : GitHub - pixeltable/pixeltable: Pixeltable — Infraestructura de datos que proporciona un enfoque declarativo e incremental para cargas de trabajo de IA multimodal.
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Parte : Presentamos Olmo 3, nuestra próxima familia de modelos de lenguaje completamente abiertos y líderes.
Parte : A2UI se traduce como "A2UI".
Parte : Nano Banana Pro está haciendo que millones de diseñadores de interiores sean obsoletos. Subo mi plano de planta y me diseña toda la casa, e incluso genera imágenes reales para cada habitación basadas en las dimensiones.
Parte : Cómo segmentar videos con Segment Anything 3 (SAM3)
Parte : Presentando MagicPath, un lienzo infinito para crear, refinar y explorar con IA.
Parte : Nano Banana Pro es salvaje
Parte : A continuación… Presentaciones de diapositivas. ¡Transforma tus fuentes en una presentación detallada para leer o en un conjunto de diapositivas listas para presentar!
Parte : Presentaciones — Benedict Evans
Parte : Nano Banana Pro: Modelo de imagen Gemini 3 Pro de Google DeepMind
Parte : GitHub - GibsonAI/Memori: Motor de Memoria de Código Abierto para Modelos de Lenguaje Grande, Agentes de IA y Sistemas Multiagente
Parte : GitHub Projects Community (@GithubProjects) en X
Parte : Estoy empezando a adquirir el hábito de leer todo (blogs, artículos, capítulos de libros, ...) con modelos de lenguaje grandes.
Parte : ¡Me encanta este enfoque! Esto es exactamente lo que estamos construyendo en Weco: - escribes un script de evaluación (tu verificador) - Weco itera sobre el código para optimizarlo en función de esa evaluación Software 1
Parte : Supercarga tus pipelines de OCR con modelos abiertos
Parte : Resolver una tarea de LLM de un millón de pasos sin errores
Parte : [2511.10395] AgentEvolver: Hacia un Sistema de Agentes Autoevolutivo Eficiente
Parte : GitHub - rbalestr-lab/lejepa
Parte : Casos de Uso | Claude
Parte : Mejorando el diseño frontend a través de habilidades | Claude
Parte : Sim: Plataforma de código abierto para construir y desplegar flujos de trabajo de agentes de IA
Parte : Recuperación de Contexto para Agentes de IA en Aplicaciones y Bases de Datos
Parte : dijeron que deberíamos eliminar los tokenizadores
Parte : Deberías Escribir un Agente · El Blog de la Mosca
Parte : ¡Hola, Kimi K2 Thinking! ¡El Modelo de Agente de Pensamiento de Código Abierto está aquí!
Parte : Enlace al repositorio de Strix en GitHub: (¡no olvides darle una estrella 🌟!)
Parte : Gracias y Bharat por mostrarle al mundo que en realidad se puede...
Parte : Este prompt de código Claude convierte literalmente a Claude Code en ultrathink.
Parte : Wren AI | Blog Oficial
Parte : Tongyi DeepResearch: Una Nueva Era de Investigadores de IA de Código Abierto | Tongyi DeepResearch
Parte : Syllabi – IA agentica de código abierto con herramientas, RAG y despliegue multicanal
Parte : Habilidades Abiertas
Parte : MiniMax-M2
Parte : Plataforma Única de Información del Reglamento de IA | Servicio de Atención del Reglamento de IA
Parte : eurollm.io Traducción: eurollm.io
Parte : Presentando Mistral AI Studio. | Mistral AI
Parte : OpenSnowcat - Plataforma de datos conductuales de grado empresarial.
Parte : Dr. Milan Milanović (@milan_milanovic) en X
Parte : Teoría de Juegos | Cursos Abiertos de Yale
Parte : DeepSeek-OCR Búsqueda profunda-OCR
Parte : Airbyte: La Plataforma Líder de Integración de Datos para Pipelines ETL/ELT
Parte : Investigación Profunda Empresarial
Parte : Me gusta bastante el nuevo artículo de DeepSeek-OCR.
Parte : olmOCR 2: Recompensas de pruebas unitarias para OCR de documentos | Ai2
Parte : Utilizamos DeepSeek OCR para extraer cada conjunto de datos de tablas/gráficos ac...
Parte : Scripts que escribí y que uso todo el tiempo
Parte : DeepSeek OCR - Más que OCR - YouTube
Parte : Cómo obtener clasificación consistente de modelos de lenguaje grandes inconsistentes?
Parte : Producción RAG: lo que aprendí al procesar más de 5 millones de documentos
Parte : Cursos TOTALEMENTE GRATUITOS de Stanford [2024 & 2025] ❯ CS230 - Aprendizaje Profundo...
Parte : Programa de estudios
Parte : Hacer que cualquier aplicación sea buscable para agentes de IA
Parte : PaddleOCR-VL: Mejorando el análisis de documentos multilingües mediante un modelo de visión-lenguaje ultra-compacto de 0.9B
Parte : Delfín: Análisis de Imágenes de Documentos mediante Prompting de Anclas Heterogéneas
Parte : nanochat
Parte : Este artículo
Parte : NeuTTS Air
Parte : Cua: Infraestructura de código abierto para Agentes de Uso de Computadoras
Parte : Plataforma de Análisis y Autenticación MCP
Parte : Mi truco para obtener una clasificación consistente de los LLMs
Parte : Si llegas tarde al tema de la "memoria en agentes de IA" como yo, te recomiendo invertir 43 minutos en ver este video.
Parte : DeepLearning.AI: Comienza o Avanza tu Carrera en IA
Parte : Claude Code mejores prácticas | Codificar con Claude - YouTube
Parte : TildeOpen LLM, financiado por la UE, logra un avance europeo en IA para la innovación multilingüe | Moldeando el futuro digital de Europa
Parte : El obituario RAG: Asesinado por agentes, enterrado por ventanas de contexto
Parte : Anthropic lanza Claude Sonnet 4.5 en su última apuesta por la supremacía de los agentes de IA y la codificación.
Parte : RAG-Cualquier Cosa: Marco Integral de RAG
Parte : RAGLuz
Parte : Convierte la Base de Código en un Tutorial Fácil con IA
Parte : Volver a fallar en entender lo exponencial
Parte : Paquetes de Prompts | Academia de OpenAI
Parte : Investigador de IA: Innovación Científica Autónoma
Parte : Ingeniería de Contexto para Agentes de IA: Lecciones de la Construcción de Manus
Parte : AgenticSeek: Alternativa Privada y Local a Manus
Parte : Aprende a tu manera
Parte : Qwen-Image-Edit-2509: Soporte para múltiples imágenes, consistencia mejorada.
Parte : Qwen-Imagen
Parte : Presentando Tongyi Deep Research
Parte : 💾🎉 fiestacopia
Parte : Centro de Ingeniería de IA
Parte : Charla profunda
Parte : ibm-granite/granite-docling-258M · Hugging Face
Parte : Google acaba de lanzar una guía de 64 páginas sobre la construcción de agentes de IA.
Parte : opcode - El Elegante Compañero de Escritorio para Claude Code
Parte : NocoDB Cloud
Parte : Una Implementación Paso a Paso de la Arquitectura Qwen 3 MoE desde Cero
Parte : MemoRAG: Avanzando Hacia el Próximo Generación de RAG a Través del Descubrimiento de Conocimiento Inspirado en la Memoria
Parte : Activar la IA para controlar tu navegador 🤖
Parte : Distancia mensual total recorrida por pasajeros en los taxis sin conductor de California - Our World in Data
Parte : Un imprescindible para los programadores de vibra
Parte : Enorme oportunidad de mercado en IA para 2025
Parte : El Índice Económico Antropogénico
Parte : dots.ocr: Análisis de Diseño de Documentos Multilingües en un Solo Modelo de Visión-Lenguaje
Parte : PaddleOCR
Parte : DeepSite v2 - un Espacio de Hugging Face por enzostvs
Parte : Cómo usar subagentes de código Claude para paralelizar el desarrollo
Parte : Muestra HN: CLAVIER-36 – Un entorno de programación para música generativa
Parte : Los pequeños modelos son el futuro de la IA agente.
Parte : Kimi K2: Inteligencia Agente Abierta
Parte : Presentando Qwen3-Max-Preview (Instruct)
Parte : Agente de Artículo Científico con LangGraph
Parte : Tutorial interactivo de ingeniería de prompts de Anthropic
Parte : RAGFlow
Parte : swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 ·
Parte : Crear una fuente con mi letra · Chameth.com
Parte : SurfSense se traduce como "Sentido de Surf" o "Detección de Surf" en español.
Parte : LoRAX: Servidor de inferencia Multi-LoRA que se escala a miles de LLMs ajustados finamente
Parte : PróximoChat
Parte : El Marco de Trabajo de Red Teaming para LLM
Parte : Colette - nos recuerda mucho a Kotaemon
Parte : Memvid
Parte : VibeVoice: Un Modelo de Texto a Voz de Código Abierto de Vanguardia
Parte : [2502.12110] A-MEM: Memoria Agente para Agentes de LLM
Parte : [2504.19413] Construcción de Agentes de IA Listos para Producción con Memoria a Largo Plazo Escalable
Parte : Apertus 70B: Verdaderamente Abierto - LLM Suizo por ETH, EPFL y CSCS
Parte : Capa Humana
Parte : Índice de Página: Índice de Documentos para RAG Basado en Razonamiento
Parte : Despliegue de DeepSeek en 96 GPUs H100
Parte : Claude Code: Un Asistente de Codificación Altamente Agentivo - DeepLearning.AI
Parte : DyG-RAG: Generación Aumentada por Recuperación de Grafos Dinámicos con Razonamiento Centrado en Eventos
Parte : [2508.15126] aiXiv: Un ecosistema de acceso abierto de próxima generación para el descubrimiento científico generado por científicos de IA
Parte : Alexander Kruel - Enlaces para 2025-08-24
Parte : DSPy
Parte : Agentes de IA para Principiantes - Un Curso
Parte : Transformando a Claude Code en mi mejor socio de diseño
Parte : Cómo construir un agente de codificación
Parte : Tiledesk Design Studio
Parte : Construye un Modelo de Lenguaje Grande (Desde Cero)
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Parte : navegador/uso/interfaz de usuario
Parte : Casper Capital - 100 Herramientas de IA que No Puedes Ignorar en 2025...
Parte : Hablando
Parte : Agentes de Modelos de Lenguaje Grande CS294/194-196 | Agentes de Modelos de Lenguaje Grande CS 194/294-196
Parte : Muestra HN: Whispering – Dictado de código abierto, primero local, en el que puedes confiar
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Parte : papelera
Parte : Anotar automáticamente artículos utilizando LLMs
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SEAL-0 Results
#### Fuente

Tipo: Repositorio de GitHub Enlace original: https://github.com/sentient-agi/ROMA Fecha de publicación: 2025-10-14

Resumen
#

QUÉ - ROMA es un marco de meta-agentes que utiliza estructuras jerárquicas recursivas para resolver problemas complejos, dividiéndolos en componentes paralelos. Es una herramienta para construir sistemas multi-agente de alto rendimiento.

POR QUÉ - Es relevante para el negocio de la IA porque permite crear agentes que pueden gestionar tareas complejas de manera eficiente, mejorando la escalabilidad y el rendimiento de los sistemas de IA.

QUIÉNES - Los actores principales son Sentient AGI, la comunidad de código abierto y los colaboradores del proyecto.

DÓNDE - Se posiciona en el mercado de los marcos para sistemas multi-agente, compitiendo con soluciones similares que ofrecen herramientas para la gestión de agentes inteligentes.

CUÁNDO - ROMA está en fase beta (v0.1), lo que indica que es un proyecto relativamente nuevo pero con un buen nivel de adopción y contribuciones (4161 estrellas en GitHub).

IMPACTO EN EL NEGOCIO:

  • Oportunidades: Integración de ROMA para mejorar la gestión de tareas complejas y aumentar la eficiencia operativa.
  • Riesgos: Competencia con otros marcos consolidados y la necesidad de monitorear la evolución del proyecto para garantizar la estabilidad y la seguridad.
  • Integración: Posible integración con el stack existente para crear agentes especializados y mejorar la gestión de tareas paralelas.

RESUMEN TÉCNICO:

  • Pila tecnológica principal: Python, estructuras recursivas, agentes paralelos.
  • Escalabilidad: Buena escalabilidad gracias a la división de tareas en componentes paralelos, pero dependiente de la madurez del proyecto.
  • Diferenciadores técnicos: Uso de estructuras jerárquicas recursivas para la gestión de tareas complejas, lo que permite una mayor flexibilidad y eficiencia.

Casos de uso
#

  • Private AI Stack: Integración en pipelines propietarias
  • Soluciones para Clientes: Implementación para proyectos de clientes
  • Aceleración del Desarrollo: Reducción del tiempo de comercialización de proyectos
  • Inteligencia Estratégica: Entradas para la hoja de ruta tecnológica
  • Análisis Competitivo: Monitoreo del ecosistema de IA

Recursos
#

Enlaces Originales
#

Artículo recomendado y seleccionado por el equipo Human Technology eXcellence elaborado mediante inteligencia artificial (en este caso con LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) el 2025-10-14 06:37 Fuente original: https://github.com/sentient-agi/ROMA

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