Causal-Copilot: Ein autonomer Agent für kausale Analysen

Causal-Copilot: An Autonomous Causal Analysis Agent

April 17, 2025

Autoren: Xinyue Wang, Kun Zhou, Wenyi Wu, Har Simrat Singh, Fang Nan, Songyao Jin, Aryan Philip, Saloni Patnaik, Hou Zhu, Shivam Singh, Parjanya Prashant, Qian Shen, Biwei Huang

cs.AI

Zusammenfassung

Die kausale Analyse spielt eine grundlegende Rolle in der wissenschaftlichen Entdeckung und zuverlässigen Entscheidungsfindung, bleibt jedoch aufgrund ihrer konzeptionellen und algorithmischen Komplexität für Fachexperten weitgehend unzugänglich. Diese Kluft zwischen kausaler Methodik und praktischer Anwendbarkeit stellt eine doppelte Herausforderung dar: Fachexperten können die jüngsten Fortschritte im kausalen Lernen nicht nutzen, während kausale Forscher breite, reale Anwendungen vermissen, um ihre Methoden zu testen und zu verfeinern. Um dies zu adressieren, stellen wir Causal-Copilot vor, einen autonomen Agenten, der Experten-Level-kausale Analyse innerhalb eines Large-Language-Model-Frameworks operationalisiert. Causal-Copilot automatisiert die gesamte Pipeline der kausalen Analyse für sowohl tabellarische als auch Zeitreihendaten – einschließlich kausaler Entdeckung, kausaler Inferenz, Algorithmusauswahl, Hyperparameteroptimierung, Ergebnisinterpretation und Generierung von umsetzbaren Erkenntnissen. Es unterstützt interaktive Verfeinerung durch natürliche Sprache, senkt die Barriere für Nicht-Spezialisten und bewahrt gleichzeitig methodische Strenge. Durch die Integration von über 20 modernsten kausalen Analysetechniken fördert unser System einen positiven Kreislauf – erweitert den Zugang zu fortgeschrittenen kausalen Methoden für Fachexperten und generiert gleichzeitig reichhaltige, reale Anwendungen, die die kausale Theorie informieren und vorantreiben. Empirische Auswertungen zeigen, dass Causal-Copilot eine überlegene Leistung im Vergleich zu bestehenden Baselines erzielt und eine zuverlässige, skalierbare und erweiterbare Lösung bietet, die die Lücke zwischen theoretischer Raffinesse und realer Anwendbarkeit in der kausalen Analyse überbrückt. Eine live interaktive Demo von Causal-Copilot ist verfügbar unter https://causalcopilot.com/.

English

Causal analysis plays a foundational role in scientific discovery and reliable decision-making, yet it remains largely inaccessible to domain experts due to its conceptual and algorithmic complexity. This disconnect between causal methodology and practical usability presents a dual challenge: domain experts are unable to leverage recent advances in causal learning, while causal researchers lack broad, real-world deployment to test and refine their methods. To address this, we introduce Causal-Copilot, an autonomous agent that operationalizes expert-level causal analysis within a large language model framework. Causal-Copilot automates the full pipeline of causal analysis for both tabular and time-series data -- including causal discovery, causal inference, algorithm selection, hyperparameter optimization, result interpretation, and generation of actionable insights. It supports interactive refinement through natural language, lowering the barrier for non-specialists while preserving methodological rigor. By integrating over 20 state-of-the-art causal analysis techniques, our system fosters a virtuous cycle -- expanding access to advanced causal methods for domain experts while generating rich, real-world applications that inform and advance causal theory. Empirical evaluations demonstrate that Causal-Copilot achieves superior performance compared to existing baselines, offering a reliable, scalable, and extensible solution that bridges the gap between theoretical sophistication and real-world applicability in causal analysis. A live interactive demo of Causal-Copilot is available at https://causalcopilot.com/.