AION：面向时间序列的下一代任务与实用工具框架

时间序列研究正超越固定的预测基准，走向结合预测、上下文推理、工具使用与结构化决策支持的现实任务。多数基准围绕干净数据与短评估回路构建；仅凭智能体本身可能会遗漏时间约束、证据核查或在最终输出前的审查。我们首先将下一代时间序列任务形式化为由任务文件、工作区与验证接口组成的三元组。随后我们提出AION，一个由六类组件构建的时间序列工具框架：智能体、技能、规则、记忆、评估与协议。在该框架中，我们采用三条设计原则：时间接地、以时间知识为基础的推理，以及诸如实验后分析与分层审查之类的可靠性机制。一项Kaggle Store Sales案例研究表明，与同一基础智能体在OpenCode直接构建模式下运行相比，该框架产生了更细致的过程轨迹、更多产物和更多审查步骤。综合来看，这些结果主张一场从固定任务到真实世界约束下现实任务的范式转变。