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现有资料不足以回答「ARIA 的运行时检查具体依赖哪些轨迹特征或验证器信号来触发修正」这一具体机制问题。资料中能确认的部分：

ARIA 是一个面向 LLM 多智能体系统的运行时检查与修正框架，其定位是在任务执行中途识别错误并介入修正，而非事后诊断或反复重跑1。
它把「执行验证过的修复」转化为可复用的监督数据，用于训练小模型承担中途识别与介入的角色1。
数据层面，构建了首个大规模失败轨迹与验证修复配对数据集，规模为 3953 对，并可跨框架与宿主模型泛化1。

从上述信息只能间接推断：ARIA 的触发信号与「失败轨迹」和「验证修复」这两类信号相关，且依赖某种验证环节来确认修复有效1；但摘要未披露具体的轨迹特征（如哪类中间状态、错误模式）或验证器信号（如何种打分、判定规则）清单，也未说明触发阈值或判定逻辑。如需确切答案，建议查阅论文全文的方法章节（arXiv:2610.20780）1。

继续追问

ARIA 的失败轨迹与验证修复配对数据集是如何构造和标注的？ARIA 训练的小模型在运行时介入修正的具体流程是怎样的？ARIA 在跨框架与宿主模型泛化上的实验设置和效果如何？

参考来源

1 条

1站内ARIA: Runtime Inspection and Amendment for Multi-Agent SystemsARIA 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。arXiv cs.AIhttps://arxiv.org/abs/2610.20780

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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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