SERA bleibt konsistent, da das Routing deterministisch ist. Anstatt dass ein LLM Schritt für Schritt Werkzeuge und Eingabeaufforderungen auswählt, bettet SERA die Anfrage ein und vergleicht sie mit zwei Indizes: einem für Werkzeuge und einem für Eingabeaufforderungsvorlagen. Erfahren Sie, wie dieses Design offene, aufschlussreiche Systeme vorhersehbar, testbar und skalierbar macht 🧵

2/ Wiederholbare Routenführung in großem Maßstab Die meisten Agenten-Stacks können bei verschiedenen Durchläufen abweichen, da die Auswahl der Werkzeuge von der zwischenzeitlichen Argumentation des Modells abhängt. Dies ist bei langen Durchläufen noch schlimmer. Mit SERA lösen ähnliche Fragen zuverlässig dasselbe Werkzeugset und dieselbe Vorlage aus, sodass das Verhalten konsistent bleibt, während Sie Werkzeuge, Kategorien und Verkehr skalieren.

3/ In SERA sind parallele Toolaufrufe die Standardoption Sobald die Route gewählt ist, führt SERA mehrere Toolaufrufe parallel aus und führt dann einen einzigen Synthese-Durchlauf über die zurückgegebenen Daten durch. Dies bietet Ihnen eine breite Abdeckung mit weniger Schleifen, geringerer Latenz und weniger Fehlermodi – genau das, was Sie wollen, wenn Sie versuchen, die Leistung des Open-Source-Reasonings zu steigern.

4/ SERA bietet einen saubereren Weg zur Produktionszuverlässigkeit Da das Routing getrennt vom Denken behandelt wird, können Sie die Werkzeugoberfläche erweitern, Vorlagen verfeinern und die Latenz unter Kontrolle halten, ohne den gesamten Workflow zu ändern. Das System wird dann einfacher zu debuggen, kostengünstiger im Betrieb und einfacher zu portieren. Diese Architektur ermöglicht es SERA, mit schweren geschlossenen Stacks zu konkurrieren, während es Open Source bleibt.