基于多智能体系统的时间序列视觉推理

时间序列分析支撑着众多现实应用，然而现有的时间序列专用方法与基于预训练大模型的方法，在融合直觉式视觉推理、以及通过自适应工具使用实现跨任务泛化方面仍然有限。为解决这些局限，我们提出MAS4TS，一个面向通用时间序列任务的工具驱动多智能体系统，它构建于Analyzer-Reasoner-Executor范式之上，在统一框架内整合智能体通信、视觉推理与潜在重构。MAS4TS首先利用视觉语言模型（Vision-Language Model）对带有结构化先验的时间序列图执行视觉推理以提取时序结构，随后在潜在空间中重构预测轨迹。三个专用智能体通过共享内存与门控通信进行协调，同时由路由器选择任务特定的工具链予以执行。在多个基准上的大量实验表明，MAS4TS在广泛的时间序列任务上取得最先进性能，同时展现出强泛化能力与高效推理。