Causal-Copilot: Um Agente Autônomo de Análise 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

Resumo

A análise causal desempenha um papel fundamental na descoberta científica e na tomada de decisões confiáveis, mas permanece amplamente inacessível para especialistas de domínio devido à sua complexidade conceitual e algorítmica. Essa desconexão entre a metodologia causal e a usabilidade prática apresenta um desafio duplo: os especialistas de domínio não conseguem aproveitar os avanços recentes no aprendizado causal, enquanto os pesquisadores em causalidade carecem de implantações amplas no mundo real para testar e refinar seus métodos. Para resolver isso, apresentamos o Causal-Copilot, um agente autônomo que opera análises causais de nível especialista dentro de uma estrutura de modelo de linguagem de grande escala. O Causal-Copilot automatiza todo o pipeline de análise causal para dados tabulares e de séries temporais — incluindo descoberta causal, inferência causal, seleção de algoritmos, otimização de hiperparâmetros, interpretação de resultados e geração de insights acionáveis. Ele suporta refinamento interativo por meio de linguagem natural, reduzindo a barreira para não especialistas enquanto preserva o rigor metodológico. Ao integrar mais de 20 técnicas de análise causal de ponta, nosso sistema promove um ciclo virtuoso — expandindo o acesso a métodos causais avançados para especialistas de domínio enquanto gera aplicações ricas e reais que informam e avançam a teoria causal. Avaliações empíricas demonstram que o Causal-Copilot alcança desempenho superior em comparação com as linhas de base existentes, oferecendo uma solução confiável, escalável e extensível que preenche a lacuna entre a sofisticação teórica e a aplicabilidade no mundo real na análise causal. Uma demonstração interativa ao vivo do Causal-Copilot está disponível em 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/.