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现有资料不足以回答该问题。资料 1 只能确认以下几点：

ARIA 是一个面向 LLM 多智能体系统的运行时检查与修正框架，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（3953 对），并声称可跨框架与宿主模型泛化1。

但资料 1 的摘要没有说明小模型在运行时具体以什么作为输入判断依据——是轨迹片段、工具调用日志还是环境状态，摘要中均未提及，也没有给出输入构造方式的细节。因此无法据此判断三者中的哪一个（或组合）是 ARIA 小模型的运行时输入。建议查阅论文原文的方法部分（运行时检查器的输入表示与特征构造）以确认。

继续追问

ARIA 的运行时检查器具体如何构造输入表示？轨迹片段、工具调用日志、环境状态各自扮演什么角色？ARIA 训练的 3953 对失败轨迹与验证修复配对数据是如何采集和标注的？ARIA 的小模型在跨框架、跨宿主模型泛化时的具体评测设置与效果如何？

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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