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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该数据集的具体构建流程与标注规范——资料1仅给出数据集的存在与规模,未披露采集、标注、验证的具体方法。以下是资料中能确认的部分:
关于标注细节(如失败轨迹如何切分、修复如何对齐、是否有人工审核、标注一致性指标等),资料1的摘要层面信息未涉及,需查阅论文正文。