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本文提出了 MACTS-EM，一个用于时间序列预测的多智能体协同框架，采用专门化的智能体、元认知层、涌现记忆以及多模态融合机制，在金融、气候、能源和疫情数据集上实现了 8-12% 的准确率提升，并显著改善了零样本迁移能力和对机制突变的鲁棒性。