SERA reste cohérent car le routage est déterministe. Au lieu qu'un LLM décide des outils et des invites étape par étape, SERA intègre la requête et la compare à deux index : un pour les outils, un pour les modèles d'invite. Découvrez comment ce design rend les systèmes de raisonnement open-source prévisibles, testables et évolutifs 🧵

2/ Routage répétable à grande échelle La plupart des ensembles d'agents peuvent dériver au fil des exécutions car le choix des outils dépend du raisonnement intermédiaire du modèle. C'est encore pire lors des exécutions à long terme. Avec SERA, des questions similaires déclenchent de manière fiable le même ensemble d'outils et le même modèle, de sorte que le comportement reste cohérent à mesure que vous augmentez les outils, les catégories et le trafic.

3/ Dans SERA, les appels d'outils parallèles sont la norme Une fois la route choisie, SERA déclenche plusieurs appels d'outils en parallèle, puis effectue un seul passage de synthèse sur les données retournées. Cela vous offre une large couverture avec moins de boucles, une latence plus faible et moins de modes de défaillance—exactement ce que vous souhaitez lorsque vous essayez d'améliorer les performances de raisonnement en open source.

4/ SERA offre un chemin plus propre vers la fiabilité de production Parce que le routage est géré séparément du raisonnement, vous pouvez étendre la surface de l'outil, affiner les modèles et garder la latence sous contrôle sans changer le flux de travail global. Le système devient alors plus facile à déboguer, moins coûteux à exécuter et plus facile à porter. Cette architecture permet à SERA de rivaliser avec des stacks fermés lourds tout en restant open-source.