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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「何时触发、如何修正」的具体机制细节——资料 1 只给出了框架层面的描述,没有披露触发条件、介入粒度或修正动作的具体设计。以下是资料中能确认的部分:
关于「如何修正」(是重写动作、回滚步骤、注入提示还是替换子任务输出)以及「何时触发」的判定逻辑,摘要中均未涉及,需查阅原文。