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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 如何判定修复验证通过、验证标准是什么」这一具体问题。 资料中能确认的相关信息只有:
也就是说,资料只表明「修复需经过执行验证」这一环节存在,并把验证通过的修复作为监督信号1,但没有披露验证的具体判定条件、判定流程、通过/失败阈值或任何形式化标准。摘要层面无法支撑更细的结论,建议查阅原文的方法章节。