ARIA：多智能体系统运行时检查与修复框架
原文标题：ARIA: Runtime Inspection and Amendment for Multi-Agent Systems
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论文提出 ARIA 框架，学习在多智能体执行过程中何时以及如何修复错误，避免局部错误扩散导致任务失败。研究收集了四个多智能体框架、六个基准、八种宿主模型上的 2.4 万余条轨迹，构建首个将失败轨迹与执行验证修复配对的大规模数据集（含 3953 对修复）。训练出的紧凑模型在事后与运行时修复中均表现良好，并可泛化到未见框架与宿主模型。
- 问题
- 多智能体系统中局部错误会扩散成任务失败，缺少运行时干预策略。
- 方法
- 提出 ARIA，把执行验证过的修复转成监督数据，训练紧凑模型判断何时干预、如何继续执行。
- 结果
- 收集 2.4 万余条轨迹、3953 对验证修复，训练模型在事后与运行时修复均有效，并泛化到未见框架与宿主模型。
- 影响
- 给多智能体系统加上运行时纠错层，减少长链路任务因单点错误整体崩盘。
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ARIA 用 3953 对已验证修复训练紧凑模型，在多智能体执行中途实时纠错。
- •收集四个多智能体框架、六个基准、八种宿主模型共 2.4 万余条轨迹
- •构建首个将失败轨迹与执行验证修复配对的大规模数据集，含 3953 对修复
- •每对修复标注：错在哪、在哪介入、后续如何继续执行
- •训练出的紧凑模型在事后与运行时修复中均表现良好
- •可泛化到未见过的框架与宿主模型
为什么重要：多智能体系统里局部错误会级联放大，把「修复搜索」前置到数据构建与训练阶段，是让 MAS 从演示走向生产可用的务实一步。
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