面向时序问题的LLM智能体综述

arXiv 发布了一篇关于基于大语言模型的时序智能体的综述。该综述采用问题驱动的分类法，将现有系统按所解决的时序问题分为四类：预测与推理、增强与合成、异常检测与诊断、决策支持。其分析了任务需求如何影响智能体的架构、工具使用和记忆设计，并总结了代表性数据集、环境及模型性能比较，为设计时序智能体提供任务导向指南，同时指出未来研究的空白。

此前时序建模多依赖传统统计或深度学习方法，而LLM智能体的设计缺乏系统性梳理。该综述首次按问题类型而非技术组件对时序LLM智能体进行分类，揭示了不同任务下架构、工具和记忆设计的差异，有助于从业者理解如何将LLM应用于时序场景，并识别尚未解决的研究空白。

LLM智能体通过将任务分解为子步骤，调用外部工具（如代码执行、API）和利用记忆模块来增强对时序数据的推理能力。问题驱动的分类法强调不同时序任务（如预测、异常检测）对模型的需求差异，例如预测更依赖数值推理，而异常检测需结合上下文判断。综述通过对比现有系统，归纳出设计选择背后的权衡逻辑。

对产品研发而言，本综述提供了系统化的设计参考，可帮助团队在时序预测、异常监控等场景更高效地选用或构建LLM智能体，减少试错成本。同时，分类框架有助于评估现有系统的局限，指引产品功能优化方向。

• 利用综述中的分类框架，梳理现有产品的时序功能，识别可引入LLM智能体的环节（如预测、根因分析）。
• 基于综述中的代表性数据集和基准，构建内部测试集，评估不同LLM智能体在同类任务上的性能，辅助技术选型。
• 针对综述指出的研究空白（如长期预测、跨域泛化），探索产品化原型，例如面向金融时序的智能预警系统。
• 在异常检测与诊断场景中，结合LLM智能体与领域知识，开发可解释的实时监控产品，提供诊断建议。

• 该综述是否包含具体的性能对比实验数据？
• 综述中提到的代表性数据集和环境的名称是什么？
• LLM智能体在实际落地时的主要成本瓶颈是什么？
• 综述指出的未来研究空白具体包括哪些方向？