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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的具体细节。 资料 1 只提供了 ARIA 框架的摘要级信息,其中与「跨框架与宿主模型泛化」相关的可确认内容仅有:
但资料 1 未披露以下任何一项:
因此,关于「实验设置和评测指标」只能确认 ARIA 声称具备跨框架与宿主模型泛化能力 1,具体设置与指标需查阅原文(arXiv:2610.20780)后补充。