Causal-Copilot: Автономный агент для причинного анализа

Causal-Copilot: An Autonomous Causal Analysis Agent

April 17, 2025

Авторы: 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

Аннотация

Каузальный анализ играет фундаментальную роль в научных открытиях и надежном принятии решений, однако он остается в значительной степени недоступным для экспертов в предметных областях из-за своей концептуальной и алгоритмической сложности. Этот разрыв между каузальной методологией и практической применимостью создает двойную проблему: эксперты не могут использовать последние достижения в области каузального обучения, а исследователи в области каузального анализа лишены широкого применения своих методов в реальных условиях для их тестирования и совершенствования. Для решения этой проблемы мы представляем Causal-Copilot — автономного агента, который реализует экспертный уровень каузального анализа в рамках модели крупного языкового моделирования. Causal-Copilot автоматизирует весь процесс каузального анализа как для табличных, так и для временных рядов данных, включая каузальное обнаружение, каузальный вывод, выбор алгоритмов, оптимизацию гиперпараметров, интерпретацию результатов и генерацию практических рекомендаций. Система поддерживает интерактивное уточнение через естественный язык, снижая барьер для неспециалистов, сохраняя при этом методологическую строгость. Интегрируя более 20 современных методов каузального анализа, наша система способствует созданию положительного цикла — расширяя доступ к передовым каузальным методам для экспертов в предметных областях и генерируя богатые приложения в реальных условиях, которые информируют и продвигают каузальную теорию. Эмпирические оценки демонстрируют, что Causal-Copilot достигает превосходной производительности по сравнению с существующими базовыми решениями, предлагая надежное, масштабируемое и расширяемое решение, которое устраняет разрыв между теоретической сложностью и практической применимостью в каузальном анализе. Интерактивная демонстрация Causal-Copilot доступна по адресу 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/.