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现有资料不足以完整回答「ARIA 训练的小模型与宿主大模型在推理时的调用关系」这一具体机制问题。资料 1 只提供了框架层面的描述，没有说明小模型与宿主大模型在推理时的调用顺序、接口形式或控制流细节。资料中能确认的部分：

ARIA 是一个面向 LLM 多智能体系统的运行时检查与修正框架，其定位是在任务执行中途进行干预，而非事后诊断或反复重跑1。
小模型的训练数据来自「执行验证过的修复」，即把修复转化为可复用的监督数据，用于训练小模型在任务执行中途识别错误并介入修正1。
该框架构建了首个大规模失败轨迹与验证修复配对数据集，规模为 3953 对，并声称可跨框架与宿主模型泛化1。

由此可以推断（仅为资料范围内的合理归纳，非原文明确表述）：小模型扮演的是宿主大模型多智能体执行过程中的「中途检查者/修正者」角色，与宿主模型共存于同一运行时1；但两者之间是串行拦截、并行旁路还是回调式调用，资料未给出说明。建议查阅原文（arXiv:2610.20780）的系统架构章节以获取调用关系细节。

继续追问

ARIA 的小模型是在宿主模型的每一步动作后都被调用，还是按特定触发条件介入？ARIA 的 3953 对失败轨迹-修复配对数据是如何构造和验证的？ARIA 声称的跨框架、跨宿主模型泛化在实验中是如何评测的？

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·5 天前

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