看到 @SentientAGI 发布的SERA-Crypto技术报告，感觉开源架构正在重新定义AI Agent的性能边界。

في اختبار معيار DMind تفوقت على Perplexity Finance و Gemini، مع تأخر أقل من 3% فقط عن Claude 4.5 و GPT-5.

في اختبار المعيار التحليلي المشفر الداخلي، تصدرت جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية — GPT-5 Medium Reasoning، Grok 4، و Perplexity Finance.

—————————————————————————

الأنظمة التقليدية لـ ReAct التي تعتمد على حلقات استنتاج معقدة تؤدي إلى تأخير مرتفع، واستدعاءات الأدوات تفتقر إلى الاتساق، ولا يمكنها تنفيذ عدة استدعاءات API بشكل متوازي.

على سبيل المثال، عندما يسأل المستخدم "ما مدى تعرض Lido لمخاطر فك الارتباط لـ stETH خلال الأشهر الستة القادمة؟" يحتاج النظام إلى تنسيق أكثر من 50 نقطة نهاية مثل متعقب TVL، API الرهانات، مزود حركة المرور على السلسلة، بيانات المشتقات، وغيرها.

SERA يستخدم التوجيه عبر المطابقة المضمنة في عملية التوجيه.

—————————————————————————

هيكل SERA يعيد صياغة كل استعلام مدخل، يدمجه، ثم يقارنه مع فهرسين مستقلين للدمج: فهرس الأدوات وفهرس قوالب التلميحات.

فهرس الأدوات يحتوي على أوصاف لأكثر من 50 نقطة نهاية: API بيانات السوق، متعقب TVL، مزود حركة المرور على السلسلة، بيانات المشتقات، API الحالة الاجتماعية، وغيرها.

فهرس التلميحات يحتوي على أوصاف موجزة لـ 11 فئة استعلام مشفرة وقوالب مرتبطة بها.

عن طريق نقل التوجيه وتوليد التلميحات إلى طبقة الإدراج، يتجنب SERA حلقات ReAct، ويختار نفس الأداة بشكل متسق لكل فئة استعلام مختلفة، وينفذ استدعاءات أدوات متعددة بشكل متوازي، مع الحفاظ على متوسط زمن تأخير أقل من 45 ثانية.

—————————————————————————

الدعم الكامل للمصدر المفتوح في تقنية البنية يثبت أن الهيكل أكبر من قوة الحوسبة.

عندما يكون نظام @SentientAGI المفتوح المصدر أكثر كفاءة من حيث التكلفة والتأخير مقارنة بالبدائل المغلقة المصدر، فإن شكل وكيل الذكاء الاصطناعي سيتغير بشكل نوعي.