SERA blijft consistent omdat de routering deterministisch is. In plaats van dat een LLM stap voor stap tools en prompts beslist, embed SERA de query en matcht deze met twee indexen: één voor tools, één voor prompttemplates. Leer hoe dit ontwerp open-source redeneersystemen voorspelbaar, testbaar en schaalbaar maakt 🧵

2/ Herhaalbare routing op schaal De meeste agentstacks kunnen afdrijven tussen runs omdat de keuze van tools afhangt van de tussenliggende redenering van het model. Dit is nog erger bij lange runs. Met SERA zorgen vergelijkbare vragen ervoor dat dezelfde toolset en hetzelfde sjabloon betrouwbaar worden geactiveerd, zodat het gedrag consistent blijft naarmate je tools, categorieën en verkeer opschaalt.

3/ In SERA zijn parallelle toolaanroepen de standaard Zodra de route is gekozen, voert SERA meerdere toolaanroepen parallel uit en voert vervolgens een enkele synthese-pass uit over de teruggegeven gegevens. Dit geeft je een brede dekking met minder lussen, lagere latentie en minder foutmodi—precies wat je wilt wanneer je de prestaties van open source redenering wilt verbeteren.

4/ SERA biedt een schonere weg naar productiebetrouwbaarheid Omdat routering apart van redenering wordt afgehandeld, kun je het gereedschapoppervlak uitbreiden, sjablonen verfijnen en de latentie onder controle houden zonder de algehele workflow te veranderen. Het systeem wordt dan gemakkelijker te debuggen, goedkoper in gebruik en eenvoudiger te porten. Deze architectuur stelt SERA in staat om te concurreren met zware gesloten stacks terwijl het open-source blijft.