ARIA：面向多智能体系统的运行时检查与修正框架

研究团队提出 ARIA 框架，用于学习在 LLM 多智能体系统执行过程中何时以及如何修复错误。他们跨四个多智能体框架、六个基准和八个宿主模型收集了超过 24,000 条成功与失败轨迹，构建出包含 3,953 对经执行验证修复的 ARIA 数据集，并训练一个紧凑模型识别干预时机与修正方式。该模型在后验与运行时场景中均表现良好，并可泛化到未见过的框架和宿主模型。