纽约石溪大学的赵浩坤、英属哥伦比亚大学的张翔、浙江大学的魏嘉齐、加州大学洛杉矶分校的徐艺伟、凯斯西储大学的何语婷、复旦大学的孙思琪，以及石溪大学的游晨宇等研究团队，在2025年10月发表了一项突破性研究成果。这篇题为"TimeSeriesScientist: A General-Purpose AI Agent for Time Series Analysis"的论文展示了全球首个端到端的AI智能体框架，它能像真正的数据科学家一样，完全自主地进行时间序列预测分析。
时间序列数据无处不在，从股票价格的涨跌、电力消费的波动，到天气变化的规律，再到疾病传播的趋势。传统上，分析这些数据就像解读复杂的乐谱一样困难，需要专业的数据科学家花费大量时间进行数据清理、模型选择、参数调优和结果解释。然而，现实世界中的组织机构往往需要同时处理成千上万条这样的时间序列，每条序列都有自己独特的特点和挑战。这就好比一位音乐家需要同时演奏上万种不同的乐器，显然超出了人力所能及的范围。
这项研究的核心创新在于开发了一个名为TimeSeriesScientist（简称TSci）的AI系统，它就像一位永远不知疲倦、经验丰富的数据科学家。
