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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
先用站内已采集内容作答;站内不足时联网检索,每条结论都给出来源链接
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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数据集的具体采集与标注流程。 资料中能确认的仅有以下几点:
关于采集细节(失败轨迹由哪些框架/模型/任务生成、失败如何判定、修复由谁提出、验证通过标准、标注人员与标注规范、质量控制与一致性指标等),资料中均未涉及,无法据此作答。建议查阅论文原文的方法与实验设置章节。