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现有资料不足以回答「如何评测」这一方法论问题——资料1只给出了 ARIA 框架的定位与数据集规模，没有描述任何评测协议、指标或实验设置。以下仅列出资料中能确认的部分：

ARIA 的定位：面向 LLM 多智能体系统的运行时检查与修正框架，在任务执行中途识别错误并介入修正，而非事后诊断或反复重跑1。
监督数据来源：将执行验证过的修复转化为可复用监督数据，用于训练小模型1。
数据规模：构建了首个大规模失败轨迹与验证修复配对数据集，共 3953 对1。
泛化性主张：摘要声称该数据/方法「可跨框架与宿主模型泛化」1，但未说明该结论是通过何种评测设计（如跨框架迁移实验、宿主模型替换实验、留出集划分方式）得出的。

因此，关于「跨框架、跨宿主模型泛化效果如何评测」的具体做法（评测基准、指标定义、对比基线、消融设置），资料1未提供可引用的细节，需查阅论文全文。

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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。

Agent·arXiv cs.AI·5 天前