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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「具体机制」层面的问题——资料1只提供了 ARIA 框架的摘要级描述,没有给出介入修正的内部实现细节。以下是资料中能确认的部分:
资料未涉及的内容包括:介入的触发条件与判定信号、修正动作的具体形式(如重写子任务、替换工具调用、回滚状态)、小模型与主智能体的交互协议、检查点的粒度等。这些需要查阅原文全文才能确认。