Causal-Copilot: Un Agente Autónomo de Análisis Causal

Causal-Copilot: An Autonomous Causal Analysis Agent

April 17, 2025

Autores: 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

Resumen

El análisis causal desempeña un papel fundamental en el descubrimiento científico y la toma de decisiones confiables, pero sigue siendo en gran medida inaccesible para los expertos de dominio debido a su complejidad conceptual y algorítmica. Esta desconexión entre la metodología causal y la usabilidad práctica presenta un doble desafío: los expertos de dominio no pueden aprovechar los avances recientes en el aprendizaje causal, mientras que los investigadores en causalidad carecen de implementaciones amplias en el mundo real para probar y refinar sus métodos. Para abordar esto, presentamos Causal-Copilot, un agente autónomo que opera análisis causal de nivel experto dentro de un marco de modelo de lenguaje grande. Causal-Copilot automatiza la tubería completa de análisis causal tanto para datos tabulares como de series temporales, incluyendo descubrimiento causal, inferencia causal, selección de algoritmos, optimización de hiperparámetros, interpretación de resultados y generación de insights accionables. Además, permite un refinamiento interactivo a través del lenguaje natural, reduciendo la barrera para no especialistas mientras mantiene el rigor metodológico. Al integrar más de 20 técnicas de análisis causal de vanguardia, nuestro sistema fomenta un ciclo virtuoso: amplía el acceso a métodos causales avanzados para expertos de dominio y genera aplicaciones ricas en el mundo real que informan y avanzan la teoría causal. Las evaluaciones empíricas demuestran que Causal-Copilot logra un rendimiento superior en comparación con los baselines existentes, ofreciendo una solución confiable, escalable y extensible que cierra la brecha entre la sofisticación teórica y la aplicabilidad en el mundo real del análisis causal. Una demostración interactiva en vivo de Causal-Copilot está disponible en 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/.