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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。
现有资料不足以回答「3953 对数据如何构造和验证」的具体流程细节。可确认的部分如下:
关于失败轨迹的采集来源(哪些多智能体框架、哪些任务集)、失败判定与归因方法、修复的生成方式(人工/模型/搜索)、验证通过的门槛、以及数据质量校验(去重、一致性检查、留出集)等关键环节,本条资料均未涉及,无法据此作答。