Causal-Copilot: 자율적 인과 분석 에이전트

Causal-Copilot: An Autonomous Causal Analysis Agent

April 17, 2025

저자: 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

초록

인과 분석은 과학적 발견과 신뢰할 수 있는 의사결정에 있어 기초적인 역할을 수행하지만, 그 개념적 및 알고리즘적 복잡성으로 인해 도메인 전문가들이 접근하기 어려운 실정입니다. 이러한 인과 방법론과 실제 사용성 간의 괴리는 이중의 과제를 제시합니다: 도메인 전문가들은 최신 인과 학습 기술을 활용할 수 없으며, 인과 연구자들은 자신들의 방법론을 테스트하고 개선할 수 있는 광범위한 실제 적용 사례를 확보하지 못하고 있습니다. 이를 해결하기 위해, 우리는 대규모 언어 모델 프레임워크 내에서 전문가 수준의 인과 분석을 구현하는 자율 에이전트인 Causal-Copilot을 소개합니다. Causal-Copilot은 테이블 형식 데이터와 시계열 데이터 모두에 대해 인과 분석의 전체 파이프라인을 자동화합니다. 이는 인과 발견, 인과 추론, 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 최적화, 결과 해석, 그리고 실행 가능한 통찰력 생성까지 포함합니다. 또한 자연어를 통한 상호작용적 개선을 지원하여 비전문가들의 접근 장벽을 낮추면서도 방법론적 엄격성을 유지합니다. 20개 이상의 최신 인과 분석 기술을 통합함으로써, 우리의 시스템은 도메인 전문가들이 고급 인과 방법론에 접근할 수 있도록 확장하는 동시에, 인과 이론을 알리고 발전시킬 수 있는 풍부한 실제 적용 사례를 생성하는 선순환 구조를 조성합니다. 실험적 평가를 통해 Causal-Copilot이 기존 베이스라인 대비 우수한 성능을 달성하며, 인과 분석에서 이론적 정교함과 실제 적용 가능성 간의 격차를 해소하는 신뢰할 수 있고 확장 가능하며 확장성 있는 솔루션을 제공함을 입증했습니다. Causal-Copilot의 라이브 인터랙티브 데모는 https://causalcopilot.com/에서 확인할 수 있습니다.

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/.