SERA остается последовательным, потому что маршрутизация детерминирована. Вместо того чтобы LLM поэтапно выбирал инструменты и подсказки, SERA встраивает запрос и сопоставляет его с двумя индексами: один для инструментов, другой для шаблонов подсказок. Узнайте, как этот дизайн делает системы рассуждений с открытым исходным кодом предсказуемыми, тестируемыми и масштабируемыми 🧵

2/ Повторяемая маршрутизация в масштабе Большинство стеков агентов могут отклоняться в разных запусках, поскольку выбор инструментов зависит от промежуточного рассуждения модели. Это еще хуже на длинных горизонтах. С SERA аналогичные вопросы надежно запускают один и тот же набор инструментов и один и тот же шаблон, так что поведение остается последовательным по мере масштабирования инструментов, категорий и трафика.

3/ В SERA параллельные вызовы инструментов являются стандартными. После выбора маршрута SERA запускает несколько вызовов инструментов параллельно, а затем выполняет единственный проход синтеза по возвращенным данным. Это дает вам широкое покрытие с меньшим количеством циклов, меньшей задержкой и меньшим количеством режимов отказа — именно то, что вам нужно, когда вы пытаетесь повысить производительность открытого исходного кода.

4/ SERA предлагает более чистый путь к надежности производства Поскольку маршрутизация обрабатывается отдельно от рассуждений, вы можете расширить функционал инструмента, уточнить шаблоны и контролировать задержку, не меняя общий рабочий процесс. Система становится проще в отладке, дешевле в эксплуатации и легче в переносе. Эта архитектура позволяет SERA конкурировать с тяжелыми закрытыми стеками, оставаясь при этом с открытым исходным кодом.