TimeEvo：时间序列 Agent 的失败驱动自我进化

英文标题：TimeEvo: Failure-Driven Self-Evolution of a Time Series Agent

TimeEvo 聚焦于能够通过调用外部工具回答分析问题的时间序列 Agent。论文指出，现有 Agent 所携带的工具通常由人工在运行前预先决定，这种设置可能导致人类与 Agent 之间的工具配置失配。该研究探索以失败为驱动的自我进化机制，旨在让时间序列 Agent 更好地适配实际分析任务。对开发者而言，这一方向意味着 Agent 的工具能力可能从静态预配置转向基于任务失败反馈的动态演进。

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