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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「ARIA 的运行时检查具体在什么粒度上介入(单步、单 agent 还是全局)」这一问题。资料 1 只给出了框架层面的描述,没有说明检查介入的粒度。 资料 1 中能确认的相关信息只有:
也就是说,资料 1 能确认检查发生在「运行时/执行中途」这一时间维度,但没有说明它是在单步动作、单个 agent 还是全局系统层面触发检查,因此无法判断粒度。