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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。
现有资料不足以给出成本上的量化对比。 资料1只说明了 ARIA 的设计动机与定位,没有提供任何成本数字、token 消耗或耗时对比数据。 资料中能确认的部分:
需要说明的是:资料1并未给出中途介入、事后诊断、重跑三种策略在调用次数、token 开销、延迟或训练成本上的任何具体数值,因此无法据此做成本层面的定量或定性对比。