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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该问题的细节。资料 1 只提供了 ARIA 框架的高层定位与数据集规模,没有说明运行时检查具体在哪些执行节点触发,也没有说明修复动作的正确性验证机制。 资料中能确认的部分:
关于你问的两个具体点:
建议直接查阅论文原文(https://arxiv.org/abs/2610.20780)的方法章节获取触发点定义与验证协议。