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ARIA: Runtime Inspection and Amendment for Multi-Agent Systems
ARIA 提出面向 LLM 多智能体系统的运行时检查与修正框架,将执行验证过的修复转化为可复用监督数据,训练小模型在任务执行中途识别错误并介入修正,避免事后诊断或反复重跑。构建了首个大规模失败轨迹与验证修复配对数据集(3953 对),可跨框架与宿主模型泛化。
Agent·arXiv cs.AI·5 天前
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ARIA 提出面向 LLM 多智能体系统的运行时检查与修正框架,将执行验证过的修复转化为可复用监督数据,训练小模型在任务执行中途识别错误并介入修正,避免事后诊断或反复重跑。构建了首个大规模失败轨迹与验证修复配对数据集(3953 对),可跨框架与宿主模型泛化。
现有资料不足以回答「ARIA 在哪些多智能体框架和宿主模型上做了跨框架泛化实验、效果如何」这一具体问题——资料中只有摘要级信息,没有列出实验涉及的框架名称、宿主模型清单或量化结果。 资料中能确认的部分:
因此,关于「跨哪些框架/模型」「效果如何」两点,需查阅论文全文(arXiv:2610.20780)的实验章节才能回答1。