SERA se mantiene consistente porque el enrutamiento es determinista. En lugar de que un LLM decida herramientas y prompts paso a paso, SERA incrusta la consulta y la compara con dos índices: uno para herramientas, otro para plantillas de prompts. Aprende cómo este diseño hace que los sistemas de razonamiento de código abierto sean predecibles, comprobables y escalables 🧵

2/ Enrutamiento repetible a gran escala La mayoría de las pilas de agentes pueden desviarse entre ejecuciones porque la selección de herramientas depende del razonamiento intermedio del modelo. Esto es aún peor en ejecuciones de largo horizonte. Con SERA, preguntas similares activan de manera confiable el mismo conjunto de herramientas y la misma plantilla, por lo que el comportamiento se mantiene consistente a medida que escalas herramientas, categorías y tráfico.

3/ En SERA, las llamadas a herramientas en paralelo son la norma. Una vez que se elige la ruta, SERA realiza múltiples llamadas a herramientas en paralelo y luego ejecuta un único pase de síntesis sobre los datos devueltos. Esto te proporciona una amplia cobertura con menos bucles, menor latencia y menos modos de fallo, exactamente lo que deseas cuando intentas impulsar el rendimiento del razonamiento de código abierto.

4/ SERA ofrece un camino más limpio hacia la fiabilidad de producción Debido a que el enrutamiento se maneja por separado del razonamiento, puedes expandir la superficie de la herramienta, refinar plantillas y mantener la latencia bajo control sin cambiar el flujo de trabajo general. El sistema se vuelve entonces más fácil de depurar, más barato de ejecutar y más fácil de portar. Esta arquitectura permite que SERA compita con pilas cerradas pesadas mientras se mantiene de código abierto.