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现有资料不足以回答「误报（错误干预）如何控制」这一具体问题——资料 1 只提供了 ARIA 的框架定位与数据集规模，未涉及误报率、干预阈值或误干预抑制机制的任何细节。资料中能确认的部分：

ARIA 是面向 LLM 多智能体系统的运行时检查与修正框架，核心思路是把执行中验证过的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，从而避免事后诊断或反复重跑1。
该工作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。

从上述描述可以推断（仅为推断，非资料明示）：由于训练信号来自「执行验证过的修复」1，即修复本身经过验证，这可能是抑制无效干预的数据侧设计；但资料未给出任何关于误报率、干预触发条件或误干预代价的量化结果，因此无法据此判断误报控制的实际效果。建议补充获取该论文正文中关于干预精确率/召回率、触发判据与消融实验的部分后再作判断。

继续追问

ARIA 训练小模型时，正样本（验证过的修复）与负样本（不应干预的情形）是如何构造的？ARIA 在运行时用什么信号决定是否触发小模型介入，是否有置信度阈值？3953 对失败轨迹-修复配对数据覆盖了哪些多智能体框架和宿主模型？

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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