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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。
现有资料不足以回答训练成本与推理额外开销如何权衡的问题——资料1只描述了 ARIA 的框架思路与数据集规模,没有给出任何训练成本、推理延迟或开销数据。 资料中能确认的部分:
因此,关于「训练小模型的成本 vs 推理时中途介入的额外开销」这一权衡,资料1未提供可引用的数字或结论,无法据此给出权衡分析。