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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。
结论:现有资料只能确认 ARIA 的介入方式属于“执行中途识别错误并介入修正”这一层,具体介入时机、触发条件、修正动作形式等机制细节,资料未展开,不足以回答。 资料中可确认的部分:
资料未覆盖、因而无法回答的部分:检查在哪些执行节点触发、由什么信号判定错误、修正以何种形式写回多智能体状态、与各 agent 的交互协议等。这些需查阅原文全文。