SERA pozostaje spójna, ponieważ routowanie jest deterministyczne. Zamiast tego, aby LLM decydowało o narzędziach i podpowiedziach krok po kroku, SERA osadza zapytanie i porównuje je z dwoma indeksami: jednym dla narzędzi, a drugim dla szablonów podpowiedzi. Dowiedz się, jak ten projekt sprawia, że systemy rozumowania open-source są przewidywalne, testowalne i skalowalne 🧵

2/ Powtarzalne routowanie na dużą skalę Większość stosów agentów może się różnić w kolejnych uruchomieniach, ponieważ wybór narzędzi zależy od pośredniego rozumowania modelu. Jest to jeszcze gorsze w przypadku długoterminowych uruchomień. Dzięki SERA podobne pytania niezawodnie wyzwalają ten sam zestaw narzędzi i ten sam szablon, więc zachowanie pozostaje spójne w miarę skalowania narzędzi, kategorii i ruchu.

3/ W SERA wywołania narzędzi równoległych są domyślne Gdy trasa jest wybrana, SERA uruchamia wiele wywołań narzędzi równolegle, a następnie przeprowadza pojedynczą analizę nad zwróconymi danymi. Daje to szerokie pokrycie przy mniejszej liczbie pętli, niższej latencji i mniejszej liczbie trybów awarii—dokładnie to, czego chcesz, gdy próbujesz zwiększyć wydajność rozumowania open source.

4/ SERA oferuje czystszy sposób na niezawodność produkcji Ponieważ routowanie jest obsługiwane oddzielnie od rozumowania, możesz rozszerzyć powierzchnię narzędzi, udoskonalić szablony i kontrolować opóźnienia bez zmiany ogólnego przepływu pracy. System staje się wtedy łatwiejszy do debugowania, tańszy w eksploatacji i łatwiejszy do przeniesienia. Ta architektura pozwala SERA konkurować z ciężkimi zamkniętymi stosami, pozostając jednocześnie otwartym źródłem.