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现有资料不足以回答该问题。资料 1 只说明 ARIA 构建了首个大规模失败轨迹与验证修复配对数据集（3953 对），并提到这些数据来自“执行验证过的修复”，被转化为可复用监督数据1；但资料没有说明这些配对数据的具体构造流程、标注规范、标注人员或自动标注方式、失败轨迹的采样来源与筛选标准，也没有说明“验证”环节的具体判定机制。资料中能确认的部分：

数据集规模为 3953 对失败轨迹与验证修复配对1；
数据来源思路是：将运行时检查与修正过程中“执行验证过的修复”转化为可复用监督数据1；
用途是训练小模型在任务执行中途识别错误并介入修正，而非事后诊断或反复重跑1；
该数据集被描述为可跨框架与宿主模型泛化1。

关于构造与标注的具体细节（如失败轨迹如何采集、修复如何生成与验证、标注粒度与质量控制），现有资料未涉及，无法据此作答。

继续追问

ARIA 的运行时检查与修正框架具体包含哪些模块，如何判定一次修复是“执行验证过”的？这 3953 对数据训练出的小模型在跨框架、跨宿主模型泛化上的具体评测结果如何？ARIA 与事后诊断式（如 trace 回溯、重跑反思）方法在开销和成功率上的对比如何？

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·4 天前

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