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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。 资料 1 只给出了 ARIA 的总体定位与数据集规模,并未披露跨框架、跨宿主模型泛化的具体实验设置。可确认的部分如下:
但资料 1 未包含以下实验设置细节:涉及哪些具体框架与宿主模型、跨框架/跨模型的训练与测试划分方式、评测任务与基准、基线方法、评价指标,以及小模型的规模与训练配置。因此无法据此还原具体实验设置。