SERA tutarlı kalır çünkü yönlendirme deterministiktir. LLM araçları ve soruları adım adım belirlemek yerine, SERA sorguyu gömüyor ve iki indeksle eşleştiriyor: biri araçlar için, diğeri ise prompt şablonları için. Bu tasarımın açık kaynak akıl yürütme sistemlerini nasıl öngörülebilir, test edilebilir ve ölçeklenebilir 🧵 hale getirdiğini öğrenin

2/ Ölçekte tekrarlanabilir yönlendirme Çoğu ajan yığını, aracın seçimi modelin ara akıl yürütmesine bağlı olduğu için koşular arasında kayabilir. Bu durum uzun ufuk koşularında daha da kötü. SERA ile benzer sorular aynı araç setini ve aynı şablonu güvenilir şekilde tetikler, böylece araçları, kategorileri ve trafiği ölçeklendirdikçe davranış tutarlı kalır.

3/ SERA'da paralel araç çağrıları varsayılan olarak kullanılır Yol seçildikten sonra, SERA paralel olarak birden fazla araç çağrısı başlatır, ardından geri dönen veri üzerinden tek bir sentez geçişi yapar. Bu, daha az döngü, daha düşük gecikme ve daha az arıza moduyla geniş kapsama sağlar—açık kaynak mantık performansını zorlamaya çalışırken tam da istediğiniz şey.

4/ SERA, üretim güvenilirliğine daha temiz bir yol sunar Rotalama mantık yürütmekten ayrı yapıldığı için, araç yüzeyini genişletebilir, şablonları geliştirebilir ve gecikmeyi kontrol altında tutabilirsiniz, genel iş akışını değiştirmeden. Sistem böylece hata ayıklaması daha kolay hale gelir, çalıştırmak daha ucuz ve portlamak daha kolay olur. Bu mimari, SERA'nın açık kaynak kalırken ağır ağırlıklı kapalı yığınlarla rekabet etmesini sağlar.