يبقى SERA ثابتا لأن التوجيه حتمي. بدلا من أن يقرر نموذج اللغة الكبيرة الأدوات والمحفزات خطوة بخطوة، يقوم SERA بتضمين الاستعلام ومطابقته مع فهرسين: واحد للأدوات، وآخر لقوالب الطلبات. تعرف على كيف يجعل هذا التصميم أنظمة التفكير مفتوحة المصدر قابلة للتنبؤ والاختبار والتوسع 🧵

2/ التوجيه المتكرر على نطاق واسع معظم تكدسات الوكلاء يمكن أن تنجرف عبر الجولات لأن اختيار الأدوات يعتمد على المنطق الوسيط للنموذج. وهذا أسوأ حتى في الرحلات ذات الأفق الطويل. مع SERA، الأسئلة المشابهة تشغل نفس مجموعة الأدوات ونفس القالب بشكل موثوق، لذا يبقى السلوك ثابتا أثناء توسيع الأدوات والفئات وحركة المرور.

3/ في SERA استدعاءات الأدوات المتوازية هي الافتراضية بمجرد اختيار المسار، تقوم SERA بتشغيل عدة استدعاءات أدوات بالتوازي، ثم تجري تمريرة توليف واحدة على البيانات المرتجعة. هذا يمنحك تغطية واسعة مع حلقات أقل، وتقليل الكمون، وأنماط فشل أقل—وهو بالضبط ما تريده عندما تحاول دفع أداء الاستدلال المفتوح المصدر.

4/ تقدم SERA مسارا أنظف نحو موثوقية الإنتاج نظرا لأن التوجيه يتم بشكل منفصل عن المنطق، يمكنك توسيع سطح الأداة، وتحسين القوالب، والحفاظ على التأخير تحت السيطرة دون تغيير سير العمل العام. يصبح النظام أسهل في التصحيح، وأرخص في التشغيل، وأسهل في النقل. تسمح هذه البنية لسيرا بالمنافسة مع التكدسات المغلقة الثقيلة مع البقاء مفتوحة المصدر.