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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“ARIA 如何判定一次修复是验证过的”这一具体判定标准。 资料中能确认的相关信息只有:
也就是说,资料只说明“验证过的修复”是数据构建与训练的关键前提,但没有给出判定该修复是否“验证过”的具体流程、阈值或验收条件(例如是否以任务最终成功、测试通过、人工审核等作为判据)。这些细节需查阅论文原文。