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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该问题。资料 1 仅提供了 ARIA 的框架定位与数据集规模,未给出跨框架、跨宿主模型泛化的具体实验设置(如涉及的框架名称、宿主模型清单、评测任务与指标)和量化结果(如成功率提升幅度、泛化衰减等)。 资料 1 中可确认的部分:
因此,关于“跨框架、跨宿主模型泛化”的实验设置细节与量化指标,需查阅论文正文(实验章节)后才能回答。