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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「执行验证」的具体做法与通过标准。 资料中能确认的部分:
也就是说,资料只说明了「执行验证」是筛选修复、生成监督数据的必要环节,但没有交代验证的具体机制(例如是否重跑任务、用何种判定器或奖励信号)、也没有给出验证通过与否的判定标准或阈值1。这些细节需要查阅原文正文(方法/实验章节)才能确认。