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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 的运行时检查具体挂载在消息层、工具调用层还是规划层」这一问题——资料1 只给出了框架层面的定位,没有说明检查点插入的具体层级。 资料中能确认的部分:
也就是说,资料只界定了「运行时 / 执行中途」这一时间维度,并未给出「消息层 / 工具调用层 / 规划层」的空间维度归属。要回答该问题,需要查阅原文的方法章节(检查点的插入位置与拦截对象)。