Ag
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
先用站内已采集内容作答;站内不足时联网检索,每条结论都给出来源链接
1 条 · 点击可看原文全文与中文译文
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。
结论:现有资料只能确认 ARIA 是一个「运行时检查与修正」框架,其介入方式是在任务执行中途识别错误并修正;但资料没有说明它是否、以及如何修改其他 agent 的消息,因此这一点无法回答。 资料中可确认的部分:
资料未覆盖的部分(无法据此推断):
因此,「ARIA 是否会修改其他 agent 的消息」这一问题,现有资料不足以回答;目前只能确认它在运行时对执行过程做检查与修正1,但修正落在哪一层、是否触及他方 agent 的消息,摘要中并未涉及。