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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 的修复数据如何被自动验证、验证信号来自哪里」这一核心问题——资料 1 只给出了框架定位与数据集规模,没有描述验证机制或信号来源。 资料中能确认的部分:
因此,关于「自动验证」的具体流程(例如是否依赖执行结果、环境反馈、测试用例或模型自评)以及「验证信号来源」,资料 1 未提供任何细节,无法据此推断。