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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「ARIA 训练的小模型具体如何判断执行中途的错误」这一机制层面的问题——资料1只给出了框架定位与数据集规模,没有披露小模型的判断方式、输入信号或判定逻辑。 资料中能确认的部分:
也就是说,资料只能说明小模型是「用失败轨迹与验证修复配对数据训练出来的、用于中途识别错误并修正」,但具体的错误判断机制(例如依据哪些中间状态、如何界定“错误”、判定阈值或分类方式)在现有资料中未提及,无法据此展开。