SERA tetap konsisten karena perutean bersifat deterministik. Alih-alih LLM menentukan alat dan permintaan langkah demi langkah, SERA menyematkan kueri dan mencocokkannya dengan dua indeks: satu untuk alat, satu untuk templat perintah. Pelajari bagaimana desain ini membuat sistem penalaran sumber terbuka dapat diprediksi, dapat diuji, dan dapat diskalakan 🧵

2/ Perutean yang dapat diulang dalam skala besar Sebagian besar tumpukan agen dapat melayang di sepanjang proses karena pemilihan alat bergantung pada penalaran menengah model. Ini bahkan lebih buruk pada jangka panjang. Dengan SERA, pertanyaan serupa dengan andal memicu set alat yang sama dan templat yang sama, sehingga perilaku tetap konsisten saat Anda menskalakan alat, kategori, dan lalu lintas.

3/ Dalam panggilan alat paralel SERA adalah default Setelah rute dipilih, SERA menembakkan beberapa panggilan alat secara paralel, lalu menjalankan satu lintasan sintesis atas data yang dikembalikan. Ini memberi Anda cakupan yang luas dengan loop yang lebih sedikit, latensi yang lebih rendah, dan mode kegagalan yang lebih sedikit—persis seperti yang Anda inginkan saat mencoba mendorong performa penalaran sumber terbuka.

4/ SERA menawarkan jalur yang lebih bersih menuju keandalan produksi Karena perutean ditangani secara terpisah dari penalaran, Anda dapat memperluas permukaan alat, menyempurnakan templat, dan menjaga latensi tetap terkendali tanpa mengubah alur kerja secara keseluruhan. Sistem kemudian menjadi lebih mudah untuk men-debug, lebih murah untuk menjalankan, dan lebih mudah untuk porting. Arsitektur ini memungkinkan SERA untuk bersaing dengan tumpukan tertutup kelas berat sambil tetap open-source.