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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「解耦机制」这一具体问题——资料1只给出了 ARIA 的总体定位与泛化结论,没有披露它与宿主多智能体框架之间的接口设计、抽象层或解耦实现细节。以下仅列出资料中能确认的部分:
因此,关于「如何解耦」的机制性问题,需查阅原文正文(arXiv:2610.20780)的方法章节,现有摘要级资料无法支撑。