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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-修复配对数据是如何采集和筛选的」这一具体问题——资料1只给出了数据集的存在与规模,没有披露采集流程或筛选标准。 资料中能确认的部分:
关于采集环境(涉及哪些多智能体框架、哪些宿主模型)、失败轨迹的判定方式、修复的验证标准、以及筛选/去重/质量过滤的具体规则,资料1均未涉及,需查阅论文原文的方法或数据集章节。