SERA förblir konsekvent eftersom routing är deterministisk. Istället för att en LLM bestämmer verktyg och promptar steg för steg, bäddar SERA in frågan och matchar den mot två index: ett för verktyg och ett för promptmallar. Lär dig hur denna design gör öppna källkodsresonemangssystem förutsägbara, testbara och skalbara 🧵

2/ Upprepningsbar routing i skala De flesta agentstackar kan driva mellan körningar eftersom verktygsvalet beror på modellens mellanliggande resonemang. Detta är ännu värre på långsiktiga löpningar. Med SERA triggar liknande frågor pålitligt samma verktygsuppsättning och samma mall, så beteendet förblir konsekvent när du skalar verktyg, kategorier och trafik.

3/ I SERA är parallella verktygsanrop standard När rutten väljs utför SERA flera verktygsanrop parallellt och kör sedan en enda syntespassning över den returnerade datan. Detta ger dig bred täckning med färre loopar, lägre latens och färre fellägen – precis vad du vill ha när du försöker driva prestanda för öppen källkod.

4/ SERA erbjuder en renare väg till produktionstillförlitlighet Eftersom routing hanteras separat från resonemang kan du utöka verktygsytan, förfina mallar och hålla latensen under kontroll utan att ändra arbetsflödet. Systemet blir då lättare att felsöka, billigare att köra och lättare att portera. Denna arkitektur gör det möjligt för SERA att konkurrera med tunga slutna stackar samtidigt som den förblir öppen källkod.