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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「执行验证由什么组件判定、是否有形式化或测试用例支撑」这一具体问题——资料1只提供了摘要级信息,未披露验证模块的内部构成与形式化/测试证据。资料中能确认的部分如下:
因此,关于「判定组件」与「形式化/测试用例支撑」,需查阅论文正文(方法章节与实验/评估章节)才能确认,当前资料无法给出结论。