零样本迁移，降本80%！自适应时序预测Agent加持真实工业

新智元报道在真实工业环境中，数据并不是静止不变的。噪声、缺失、异常和分布漂移会不断出现，而学术界针对某个数据集定向设计的方法，一旦进入新的数据环境，往往就可能失效，需要重新调参甚至重建流程。时间序列预测正是这一问题最典型的场景之一。从金融预测、电力调度，到天气变化、医疗监测和工业传感器分析，