SERA hat Embedding-Technologie implementiert, um die Präzision bei der Daten- und Aufgabenweiterleitung an Agenten zu verbessern. Durch die Umwandlung von Benutzeranfragen in explizite Aufgaben nutzt SERA numerische Textrepräsentationen, um diese Aufgaben an die entsprechenden Agenten zu leiten. In einer kürzlichen Anwendung verwendete SERA Staking-Endpunkte, um Echtzeit-APY-Schnappschüsse von Validator-APIs und Staking-Aggregatoren zu extrahieren, wobei Aspekte wie Sperrfristen, Provisionen und Zinseszinsverhalten abgedeckt wurden. Darüber hinaus folgt SERA einem "Reflection to LSTs"-Prompt-Pfad, der Benutzerreflexionen bestimmten Solana Liquid Staking Tokens (LSTs) wie mSOL und stSOL zuordnet und den tatsächlichen Ertragsfluss erklärt. Das System fragt außerdem Airdrop- und Aggregationsinformationen ab und bietet Solana-Airdrop-Anleitungen, Wallet-Dokumentationen und Ökosystem-Datenströme, die für SOL-Inhaber bis Ende 2025 relevant sind. Dieser Ansatz ermöglicht es SERA, technische Hintergründe in isolierte Segmente aufzuteilen, sodass sein reasoning LLM jeden Teil aus verschiedenen Perspektiven verstehen und eine umfassendere Antwort synthetisieren kann.