A SERA implementou tecnologia de embedding para melhorar a precisão na roteirização de dados e tarefas para agentes. Ao converter consultas dos usuários em tarefas explícitas, a SERA utiliza representações numéricas de texto para direcionar essas tarefas aos agentes apropriados. Em uma aplicação recente, a SERA utilizou endpoints de staking para extrair instantâneos em tempo real do APY a partir de APIs de validadores e agregadores de staking, abrangendo aspectos como períodos de bloqueio, comissões e comportamentos de capitalização. Além disso, a SERA segue um caminho de prompt "reflexão para LSTs", mapeando reflexões dos usuários para Tokens de Staking Líquido específicos da Solana (LSTs), como mSOL e stSOL, e explicando o fluxo real dos rendimentos. O sistema também consulta informações sobre airdrops e agregações, fornecendo guias de airdrop da Solana, documentação de carteiras e fluxos de dados do ecossistema relevantes para detentores de SOL até o final de 2025. Essa abordagem permite que a SERA divida os contextos técnicos em segmentos isolados, possibilitando que seu LLM de raciocínio compreenda cada parte sob diferentes perspectivas e sintetize uma resposta mais abrangente.