SERA zůstává konzistentní, protože směrování je deterministické. Místo toho, aby LLM postupně rozhodoval o nástrojích a promptech, SERA vkládá dotaz a přiřazuje ho ke dvěma indexům: jednomu pro nástroje a druhému pro šablony promptů. Zjistěte, jak tento design činí open-source systémy uvažování předvídatelnými, testovatelnými a škálovatelnými 🧵

2/ Opakovatelné směrování ve velkém měřítku Většina agentních stacků se může mezi jednotlivými sériemi pohybovat, protože výběr nástrojů závisí na mezilehlém uvažování modelu. To je ještě horší u dlouhých běhů s dlouhým horizontem. U SERA podobné otázky spolehlivě spouštějí stejnou sadu nástrojů a stejnou šablonu, takže chování zůstává konzistentní při škálování nástrojů, kategorií a provozu.

3/ V SERA jsou výchozí volání paralelních nástrojů Jakmile je trasa zvolena, SERA spustí více volání nástrojů paralelně a poté provede jeden syntetizační průchod přes vrácená data. To vám poskytne široké pokrytí s menším počtem smyček, nižší latencí a méně režimy selhání – přesně to, co chcete, když se snažíte zvýšit výkon open source uvažování.

4/ SERA nabízí čistší cestu ke spolehlivosti výroby Protože směrování se řeší odděleně od uvažování, můžete rozšiřovat plochu nástrojů, upravovat šablony a udržovat latenci pod kontrolou, aniž byste měnili celkový pracovní postup. Systém se pak stává snazším laditelným, levnější na provoz a snadněji portovatelným. Tato architektura umožňuje SERA konkurovat těžkým uzavřeným stackům a zároveň zůstat open-source.