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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。
现有资料不足以完整回答 ARIA 框架具体包含哪些模块、以及介入机制的技术细节;资料仅提供了摘要级信息,无法确认模块划分与介入接口的实现方式。以下仅列出资料中可确认的部分:
关于“具体包含哪些模块”(如监控器、验证器、修正器等组件划分)以及“如何在执行中途介入”(如钩子、中断点、回滚策略等),资料未给出任何细节,无法据此推断。