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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 只能确认以下内容：

ARIA 是一个面向 LLM 多智能体系统的运行时检查与修正框架，其检查发生在任务执行中途，而不是事后诊断或反复重跑1。
它把执行过程中验证过的修复转化为可复用的监督数据，用来训练小模型在任务执行中途识别错误并介入修正1。
它构建了首个大规模失败轨迹与验证修复配对数据集（3953 对），并且可以跨框架、跨宿主模型泛化1。

但资料 1 的摘要没有说明 ARIA 的运行时检查具体挂载在多智能体框架的哪一层（消息层、工具调用层还是规划层），也没有描述它与消息传递、工具调用或规划模块的接口关系。因此，无法据此判断它属于哪一层，也不宜推测。建议补充获取该论文正文（尤其是系统架构与集成方式章节），或查找描述 ARIA 与具体多智能体框架（如 AutoGen、MetaGPT 等）集成位置的资料后再作判断。

继续追问

ARIA 的运行时检查是通过什么接口接入多智能体框架的？ARIA 训练的介入模型在什么时机触发修正，是否会打断正在执行的智能体？ARIA 的 3953 对失败轨迹-修复数据集覆盖了哪些多智能体框架和宿主模型？

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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