O SERA mantém-se consistente porque o roteamento é determinístico. Em vez de um LLM decidir ferramentas e prompts passo a passo, o SERA incorpora a consulta e a compara com dois índices: um para ferramentas, outro para modelos de prompts. Saiba como este design torna os sistemas de raciocínio de código aberto previsíveis, testáveis e escaláveis 🧵

2/ Roteamento repetível em escala A maioria das pilhas de agentes pode desviar entre execuções porque a seleção de ferramentas depende do raciocínio intermediário do modelo. Isso é ainda pior em execuções de longo prazo. Com o SERA, perguntas semelhantes acionam de forma confiável o mesmo conjunto de ferramentas e o mesmo modelo, de modo que o comportamento permanece consistente à medida que você escala ferramentas, categorias e tráfego.

3/ No SERA, chamadas de ferramentas em paralelo são o padrão Uma vez que a rota é escolhida, o SERA dispara múltiplas chamadas de ferramentas em paralelo, e depois realiza uma única passagem de síntese sobre os dados retornados. Isto proporciona uma ampla cobertura com menos loops, menor latência e menos modos de falha—exatamente o que você deseja quando está tentando impulsionar o desempenho de raciocínio de código aberto.

4/ O SERA oferece um caminho mais limpo para a fiabilidade da produção Como o roteamento é tratado separadamente do raciocínio, você pode expandir a superfície da ferramenta, refinar modelos e manter a latência sob controle sem alterar o fluxo de trabalho geral. O sistema torna-se então mais fácil de depurar, mais barato de operar e mais fácil de portar. Esta arquitetura permite que o SERA concorra com pilhas fechadas pesadas enquanto permanece de código aberto.