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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·4 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「3953 对失败轨迹—修复数据具体如何采集、如何验证」这一细节问题——资料1只给出了数据集的存在与规模,没有披露采集流程、标注规则或验证机制。 资料1中能确认的部分:
从上述表述可以间接推断(但资料未明确说明):修复样本需经过「执行验证」这一环节才会被纳入配对数据1;至于失败轨迹的触发方式、验证通过判据、人工参与程度等,资料均未涉及。