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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·4 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。
现有资料不足以完整回答「ARIA 把修复转化为监督信号的具体训练流程」——资料 1 只提供了框架层面的摘要描述,没有给出训练阶段划分、损失函数、数据构造细节或超参数等信息。以下仅列出资料中能确认的部分:
至于「修复如何被验证、如何配对成样本、小模型的具体训练目标与流程」,资料 1 未涉及,无法据此推断。