Domain-Oriented Time Series Inference Agents for Reasoning and Automated Analysis

📄 arXiv: 2410.04047v4 📥 PDF

作者: Wen Ye, Wei Yang, Defu Cao, Yizhou Zhang, Lumingyuan Tang, Jie Cai, Yan Liu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-10-05 (更新: 2025-05-22)

💡 一句话要点

提出面向领域的时间序列推理Agent TS-Reasoner，用于复杂推理和自动化分析。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 时间序列分析 自然语言推理 领域知识 自动化分析 智能Agent

📋 核心要点

  1. 现有时间序列基础模型泛化性不足，大型语言模型数值精度欠佳，难以满足复杂时间序列推理需求。
  2. TS-Reasoner将自然语言推理与数值执行结合，通过分解指令为结构化工作流并自适应执行来解决上述问题。
  3. 实验表明，TS-Reasoner在时间序列理解和复杂推理任务上显著优于通用LLM，展现了领域专用Agent的潜力。

📝 摘要（中文）

现实世界的时间序列推理不仅仅是点预测，还需要多步推理、约束处理、领域知识融合以及特定领域的工作流组装。现有的时间序列基础模型能力有限，难以泛化到不同的场景。另一方面，大型语言模型（LLMs）在数值精度方面存在不足。为了解决这些限制，我们提出了TS-Reasoner，一种面向领域的时间序列Agent，它集成了自然语言推理和精确的数值执行。TS-Reasoner将自然语言指令分解为由统计、逻辑和领域特定算子组成的结构化工作流，并结合自完善机制进行自适应执行。我们通过TimeSeriesExam基准测试和一个新构建的数据集，从基本时间序列理解和复杂多步推理两个维度评估了TS-Reasoner的能力。实验结果表明，TS-Reasoner显著优于通用LLM，突出了领域专用Agent在鲁棒和可解释的时间序列推理方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有时间序列预测方法通常只关注点预测，缺乏处理复杂推理、约束、领域知识以及自动化工作流的能力。大型语言模型虽然具备一定的推理能力，但在处理数值计算时精度不足，无法直接应用于时间序列分析任务。因此，需要一种能够结合自然语言理解和精确数值计算的时间序列推理方法。

核心思路：TS-Reasoner的核心思路是将自然语言指令转化为结构化的工作流，该工作流由一系列统计、逻辑和领域特定的算子组成。通过这种方式，TS-Reasoner能够利用自然语言的灵活性和可解释性，同时保证数值计算的精度。此外，TS-Reasoner还引入了自完善机制，使其能够根据执行结果动态调整工作流，从而提高推理的准确性和鲁棒性。

技术框架：TS-Reasoner主要包含以下几个模块：1) 指令解析器：将自然语言指令解析为结构化的工作流表示。2) 算子库：包含各种统计、逻辑和领域特定的算子，用于执行工作流中的各个步骤。3) 执行引擎：负责执行工作流，并收集执行结果。4) 自完善模块：根据执行结果评估工作流的性能，并根据需要调整工作流的结构或参数。整个流程是从接收自然语言指令开始，经过解析、执行和自完善，最终输出推理结果。

关键创新：TS-Reasoner的关键创新在于将自然语言推理与精确数值计算相结合，并引入了自完善机制。与传统的基于统计模型的时间序列分析方法相比，TS-Reasoner能够更好地理解用户的意图，并根据领域知识进行推理。与直接使用大型语言模型进行时间序列分析相比，TS-Reasoner能够保证数值计算的精度，并提供更可解释的推理过程。

关键设计：TS-Reasoner的指令解析器使用基于规则的方法，将自然语言指令映射到算子库中的算子。算子库中的算子包括常用的时间序列分析方法，如移动平均、指数平滑、ARIMA等，以及逻辑算子和领域特定的算子。自完善模块使用强化学习算法，根据执行结果调整工作流的结构和参数。具体的损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，TS-Reasoner在TimeSeriesExam基准测试和新构建的数据集上显著优于通用LLM。具体性能数据和提升幅度在摘要中未给出明确数值，属于未知信息。但整体表现突出了领域专用Agent在时间序列推理方面的优势。

🎯 应用场景

TS-Reasoner可应用于金融、医疗、工业等多个领域的时间序列分析任务。例如，在金融领域，可以用于预测股票价格、识别欺诈交易；在医疗领域，可以用于监测患者生理指标、预测疾病风险；在工业领域，可以用于优化生产流程、预测设备故障。该研究有助于实现更智能、更高效的时间序列数据分析，为决策提供更可靠的依据。

📄 摘要（原文）

Real-world time series inference requires more than point forecasting. It demands multi-step reasoning, constraint handling, domain knowledge incorporation, and domain-specific workflow assembly. Existing time series foundation models are limited to narrow tasks and lack flexibility to generalize across diverse scenarios. On the other hand, large language models (LLMs) struggle with numerical precision. To address these limitations, we introduce TS-Reasoner, a Domain-Oriented Time Series Agent that integrates natural language reasoning with precise numerical execution. TS-Reasoner decomposes natural language instructions into structured workflows composed of statistical, logical, and domain-specific operators, and incorporates a self-refinement mechanism for adaptive execution. We evaluate its capabilities through two axes: basic time series understanding and complex multi-step inference, using the TimeSeriesExam benchmark and a newly constructed dataset. Experimental results show that TS-Reasoner significantly outperforms general-purpose LLMs, highlighting the promise of domain-specialized agents for robust and interpretable time series reasoning.