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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。 资料中仅能确认以下有限信息:
但资料中没有列出任何具体的框架名称(如具体的多智能体编排框架)或具体的宿主模型名称/版本,也没有给出泛化实验的覆盖范围、实验设置或评测结果。因此无法回答「具体覆盖了哪些框架和模型」。 建议直接查阅原文(arXiv:2610.20780)的实验章节以获取框架与模型清单1。