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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。
现有资料不足以回答该问题。资料中仅能确认 ARIA 声称其小模型可跨框架与宿主模型泛化,并构建了 3953 对失败轨迹与验证修复配对的数据集1,但摘要未给出任何具体评测设置(如评测的框架集合、宿主模型清单、任务/基准、指标、样本划分、消融或泛化实验协议等)。因此无法从现有资料还原其跨框架、跨宿主模型泛化的评测细节。