Ao ver o relatório técnico SERA-Crypto publicado por @SentientAGI, sinto que a arquitetura de código aberto está a redefinir os limites de desempenho dos Agentes de IA.
Ao derrotar Perplexity Finance e Gemini nos testes de referência DMind, ficando a menos de 3% de Claude 4.5 e GPT-5.
No ranking de testes de referência de análise criptográfica interna, ocupa a primeira posição, superando todos os sistemas de IA existentes — GPT-5 Medium Reasoning, Grok 4 e Perplexity Finance.
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Os ciclos de raciocínio complexos dos sistemas ReAct tradicionais causam atrasos excessivos, a chamada de ferramentas carece de consistência e não permite múltiplas chamadas API em paralelo.
Por exemplo, quando um usuário pergunta "Qual é o nível de exposição do risco de desancoragem do stETH nos próximos seis meses para Lido?" O sistema precisa coordenar mais de 50 endpoints, incluindo rastreadores de TVL, APIs de staking, provedores de tráfego on-chain, dados de derivativos, entre outros.
O SERA realiza o roteamento por correspondência de embeddings.
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A arquitetura SERA reexpressa, embeda cada consulta de entrada e compara com dois índices de embeddings independentes: o índice de ferramentas e o índice de modelos de prompts.
O índice de ferramentas contém descrições de mais de 50 endpoints: APIs de dados de mercado, rastreadores de TVL, provedores de tráfego on-chain, dados de derivativos, APIs de sentimento social, etc.
O índice de prompts contém descrições breves de 11 categorias de consultas de criptografia e seus modelos associados.
Ao transferir o roteamento e a geração de prompts para a camada de embeddings, o SERA evita o ciclo ReAct, seleciona de forma consistente a mesma ferramenta para diferentes categorias de consulta, executa múltiplas chamadas de ferramenta em paralelo e mantém a latência média abaixo de 45 segundos.
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A pilha tecnológica totalmente de código aberto demonstra que a arquitetura é superior ao poder computacional
Quando o sistema de código aberto @SentientAGI supera as soluções proprietárias em custo e atraso, a forma de Agente de IA passa por uma mudança qualitativa.
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Ao ver o relatório técnico SERA-Crypto publicado por @SentientAGI, sinto que a arquitetura de código aberto está a redefinir os limites de desempenho dos Agentes de IA.
Ao derrotar Perplexity Finance e Gemini nos testes de referência DMind, ficando a menos de 3% de Claude 4.5 e GPT-5.
No ranking de testes de referência de análise criptográfica interna, ocupa a primeira posição, superando todos os sistemas de IA existentes — GPT-5 Medium Reasoning, Grok 4 e Perplexity Finance.
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Os ciclos de raciocínio complexos dos sistemas ReAct tradicionais causam atrasos excessivos, a chamada de ferramentas carece de consistência e não permite múltiplas chamadas API em paralelo.
Por exemplo, quando um usuário pergunta "Qual é o nível de exposição do risco de desancoragem do stETH nos próximos seis meses para Lido?" O sistema precisa coordenar mais de 50 endpoints, incluindo rastreadores de TVL, APIs de staking, provedores de tráfego on-chain, dados de derivativos, entre outros.
O SERA realiza o roteamento por correspondência de embeddings.
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A arquitetura SERA reexpressa, embeda cada consulta de entrada e compara com dois índices de embeddings independentes: o índice de ferramentas e o índice de modelos de prompts.
O índice de ferramentas contém descrições de mais de 50 endpoints: APIs de dados de mercado, rastreadores de TVL, provedores de tráfego on-chain, dados de derivativos, APIs de sentimento social, etc.
O índice de prompts contém descrições breves de 11 categorias de consultas de criptografia e seus modelos associados.
Ao transferir o roteamento e a geração de prompts para a camada de embeddings, o SERA evita o ciclo ReAct, seleciona de forma consistente a mesma ferramenta para diferentes categorias de consulta, executa múltiplas chamadas de ferramenta em paralelo e mantém a latência média abaixo de 45 segundos.
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A pilha tecnológica totalmente de código aberto demonstra que a arquitetura é superior ao poder computacional
Quando o sistema de código aberto @SentientAGI supera as soluções proprietárias em custo e atraso, a forma de Agente de IA passa por uma mudança qualitativa.