Causal-Copilot: Un Agente Autonomo per l'Analisi Causale

Causal-Copilot: An Autonomous Causal Analysis Agent

April 17, 2025

Autori: 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

Abstract

L'analisi causale svolge un ruolo fondamentale nella scoperta scientifica e nel processo decisionale affidabile, ma rimane largamente inaccessibile agli esperti di dominio a causa della sua complessità concettuale e algoritmica. Questa disconnessione tra metodologia causale e usabilità pratica presenta una duplice sfida: gli esperti di dominio non sono in grado di sfruttare i recenti progressi nell'apprendimento causale, mentre i ricercatori nel campo della causalità mancano di un ampio dispiegamento nel mondo reale per testare e affinare i loro metodi. Per affrontare questo problema, introduciamo Causal-Copilot, un agente autonomo che opera un'analisi causale di livello esperto all'interno di un framework di grandi modelli linguistici. Causal-Copilot automatizza l'intera pipeline dell'analisi causale per dati tabulari e serie temporali, inclusa la scoperta causale, l'inferenza causale, la selezione degli algoritmi, l'ottimizzazione degli iperparametri, l'interpretazione dei risultati e la generazione di insight azionabili. Supporta il perfezionamento interattivo attraverso il linguaggio naturale, abbassando la barriera per i non specialisti pur mantenendo il rigore metodologico. Integrando oltre 20 tecniche all'avanguardia nell'analisi causale, il nostro sistema favorisce un ciclo virtuoso, ampliando l'accesso ai metodi causali avanzati per gli esperti di dominio e generando applicazioni ricche e reali che informano e fanno progredire la teoria causale. Le valutazioni empiriche dimostrano che Causal-Copilot raggiunge prestazioni superiori rispetto ai baseline esistenti, offrendo una soluzione affidabile, scalabile ed estensibile che colma il divario tra la sofisticazione teorica e l'applicabilità nel mondo reale nell'analisi causale. Una demo interattiva live di Causal-Copilot è disponibile all'indirizzo 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/.