时间序列分析的智能数据检索与生成系统

场景：复杂数据分析与预测的智能化解决方案

这张图展示了一个用于时间序列分析的智能数据检索和生成系统。这个系统通过多个智能代理（Agents）协作来处理查询，并生成相应的响应。

1. 主代理（Master Agent）：

- 主代理负责接收用户的查询（Query），然后根据需要分配给不同的子代理（Sub-Agents）来处理。

2. 子代理（Sub-Agents）：

- 子代理们有各自的专长领域，例如预测（Forecasting）、缺失值填补（Imputation）、分类（Classification）和异常检测（Anomaly Detection）。它们从提示池（Prompt Pool）中获取必要的信息和资源。

3. 提示池（Prompt Pool）：

- 提示池是子代理用来获取特定任务信息和资源的地方。不同任务有不同的提示池，确保每个子代理能高效完成自己的任务。

4. 各类子代理：

- Agent\(_{for}\)：专门处理预测任务，比如未来趋势预测。

- Agent\(_{imp}\)：负责处理缺失值填补，确保数据完整性。

- Agent\(_{cls}\)：用于分类任务，把数据分成不同类别。

- Agent\(_{AMD}\)：用于检测异常情况，找出不符合常规的数据点。

5. 响应生成（Response）：

- 当所有子代理完成各自的任务后，主代理将结果整合起来，生成最终的响应并返回给用户。

通过这种方式，这个系统可以高效地处理各种复杂的时间序列分析任务，为用户提供精准且多样化的数据分析结果。这样，无论是在金融预测、健康监测还是工业过程控制中，都能发挥巨大的作用。