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。 在DMind基准测试中击败Perplexity Finance和Gemini，仅以不到3%的差距落后于Claude 4.5和GPT-5。 在内部加密分析基准测试中排名第一，超越了所有现有AI系统——GPT-5 Medium Reasoning、Grok 4和Perplexity Finance。 ————————————————————————— 传统ReAct系统复杂的推理循环导致延迟过高，工具调用缺乏一致性，无法并行多个API调用。 比如用户问"Lido在未来六个月面临stETH脱锚风险的暴露程度时。系统需要协调TVL追踪器、质押API、链上流量提供商、衍生品数据等50多个端点。 SERA通过嵌入匹配进行路由推理。 ————————————————————————— SERA架构将每个输入查询被重新表述、嵌入，然后与两个独立的嵌入索引进行比较：工具索引和提示模板索引 工具索引包含50多个端点的描述：市场数据API、TVL追踪器、链上流量提供商、衍生品数据、社交情绪API等。 提示索引包含11个加密查询类别的简短描述及其关联模板。 通过将路由和提示生成转移到嵌入层，SERA避免ReAct循环，为不同查询类别一致地选择相同工具，并行执行多个工具调用，平均延迟保持在45秒以下。 ————————————————————————— 完全开源的技术栈证明架构大于算力的优势 当 @SentientAGI 开源系统在成本和延迟上都优于闭源替代方案时，AI Agent的形态会发生质的改变。(Meta)