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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。
现有资料不足以精确回答「ARIA 的运行时检查在多智能体协作的哪个环节触发」这一问题:资料1只给出了框架层面的描述,没有说明触发环节的具体划分。 资料中能确认的部分:
也就是说,资料只能支持「检查发生在执行中途、由小模型实时介入」这一粒度,无法进一步定位到规划、消息传递、工具调用或结果聚合等具体协作环节。