TimeRSI: Towards Self-Improved Agentic Deployment for Time-Series Foundation Models
TimeRSI：面向时间序列基础模型的自改进智能体部署
🧭 Agent 自动编排预测部署流程
Georgia Institute of Technology · University of Southern California · Samay AI
用 LLM coding agent 在冻结预测模型外围自动生成与迭代 pipeline，并通过自适应选择器提升时间序列预测部署效果
📌 工作参考价值（4 点）
- 把“冻结模型 + 外围 pipeline 自动迭代”迁移到电商预估/推荐：不改模型权重，由 coding agent 生成和修改特征注入、日历/活动信号、后处理或重排代码，在滚动历史回放窗口上评估，可显著降低人工 pipeline 调试成本。
- 借鉴错误反馈闭环：将回测中的分场景误差（如大促、时段、类目偏差）写成自然语言反馈给 agent 进行下一轮修改，比一次性搜索更有效；推荐系统可用“场景化 error report”驱动规则/校准代码生成。
- 在线集成 adaptive selector：按当前上下文和近期相似条件下的实际表现，从多个候选 pipeline/策略中动态选择，而不是固定单一版本；适合推荐场景中多召回/多后处理策略的在线组合选择。
- 工程落地时限定 agent 可修改空间（输入特征、输出校准、后处理逻辑）并做沙箱执行与回测成本控制，避免开放式搜索失控。