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现有资料不足以回答该问题。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，其目标是在任务执行中途识别错误并介入修正，而不是事后诊断或反复重跑1。
它把执行过程中验证过的修复转化为可复用的监督数据，用来训练小模型1。
它构建了首个大规模失败轨迹与验证修复配对数据集，共 3953 对，并可跨框架与宿主模型泛化1。

关于你问的关键点——小模型在运行时究竟以轨迹片段、工具调用日志还是环境状态作为判断输入——资料中没有任何说明。摘要只提到训练数据是“失败轨迹与验证修复的配对”，这只能说明训练语料包含轨迹层面的信息，并不能推出运行时推理阶段的输入形态，更不能排除工具调用日志或环境状态。因此无法据此给出结论。建议直接查阅论文正文中关于运行时检查器输入构造（observation / state representation）的章节。

继续追问

ARIA 的运行时检查器具体读取哪些字段作为观测输入？3953 对失败轨迹与修复配对数据是如何采集和验证的？ARIA 训练出的小模型规模多大，跨框架泛化的评测设置是什么？

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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