SERA forblir konsistent fordi ruting er deterministisk. I stedet for at en LLM bestemmer verktøy og prompter steg for steg, legger SERA inn spørringen og matcher den med to indekser: én for verktøy, én for prompt-maler. Lær hvordan dette designet gjør åpen kildekode-resonnementssystemer forutsigbare, testbare og skalerbare 🧵

2/ Repeterbar ruting i stor skala De fleste agentstabler kan drive mellom kjøringer fordi verktøyvalg avhenger av modellens mellomliggende resonnement. Dette er enda verre på langsiktige løp. Med SERA utløser lignende spørsmål pålitelig samme verktøysett og samme mal, så oppførselen forblir konsistent når du skalerer verktøy, kategorier og trafikk.

3/ I SERA er parallelle verktøykall standard Når ruten er valgt, utfører SERA flere verktøykall parallelt, og kjører deretter en enkelt syntesepassasjon over de returnerte dataene. Dette gir deg bred dekning med færre løkker, lavere ventetid og færre feilmoduser – akkurat det du ønsker når du prøver å fremme åpen kildekode-resonnementytelse.

4/ SERA tilbyr en renere vei til produksjonspålitelighet Fordi ruting håndteres separat fra resonnement, kan du utvide verktøyflaten, forbedre maler og holde latenstiden under kontroll uten å endre den overordnede arbeidsflyten. Systemet blir da lettere å feilsøke, billigere å kjøre og lettere å portere. Denne arkitekturen gjør at SERA kan konkurrere med tunge lukkede stabler samtidig som den forblir åpen kildekode.