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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 只提供了 ARIA 的框架定位与数据集规模,没有给出运行时介入纠错的具体触发条件,也没有说明误报控制或阈值策略。资料中能确认的部分如下:
关于「触发条件」和「如何避免误报」,摘要中没有任何关于判定阈值、检查点粒度、置信度门控或误报率指标的描述1,因此无法据此推断。建议查阅原文的方法章节。