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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 在跨框架泛化上的实验设置」这一具体问题。资料1只给出了概括性描述,没有提供实验设置细节。 资料中能确认的部分:
但资料1未涉及以下实验设置要素:跨框架泛化的具体框架清单、宿主模型范围、训练/测试划分方式、评测任务与指标、baseline 对比设置、消融实验设计等。因此无法据此还原其跨框架泛化实验的具体配置。