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ARIA：多智能体系统运行时检查与修复框架
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…
arXiv cs.AI17 天前
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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…
论文研究大型推理模型中冗余验证与持续生成循环等失控推理现象，提出 RADAR 方法实时识别推理状态并刻画反思如何演变为失控生成。通过注意力重对齐可减少循环同时基本保持正常性能，为运行时干预提供机制性指导。