Causal-Copilot: Een Autonome Agent voor Causale Analyse

Causal-Copilot: An Autonomous Causal Analysis Agent

April 17, 2025

Auteurs: 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

Samenvatting

Causale analyse speelt een fundamentele rol in wetenschappelijke ontdekkingen en betrouwbare besluitvorming, maar blijft grotendeels ontoegankelijk voor domeinexperts vanwege de conceptuele en algoritmische complexiteit. Deze kloof tussen causale methodologie en praktische bruikbaarheid vormt een dubbele uitdaging: domeinexperts kunnen geen gebruik maken van recente vooruitgang in causaal leren, terwijl causale onderzoekers brede, real-world implementaties missen om hun methoden te testen en te verfijnen. Om dit aan te pakken, introduceren we Causal-Copilot, een autonome agent die expertniveau causale analyse operationaliseert binnen een framework van grote taalmodellen. Causal-Copilot automatiseert de volledige pijplijn van causale analyse voor zowel tabelgegevens als tijdreeksgegevens – inclusief causale ontdekking, causale inferentie, algoritmeselectie, hyperparameteroptimalisatie, resultaatinterpretatie en het genereren van actiegerichte inzichten. Het ondersteunt interactieve verfijning via natuurlijke taal, waardoor de drempel voor niet-specialisten wordt verlaagd terwijl methodologische strengheid behouden blijft. Door meer dan 20 state-of-the-art causale analysetechnieken te integreren, bevordert ons systeem een vicieuze cirkel – het vergroot de toegang tot geavanceerde causale methoden voor domeinexperts terwijl het rijke, real-world toepassingen genereert die de causale theorie informeren en vooruithelpen. Empirische evaluaties tonen aan dat Causal-Copilot superieure prestaties bereikt in vergelijking met bestaande baselines, en biedt een betrouwbare, schaalbare en uitbreidbare oplossing die de kloof overbrugt tussen theoretische verfijning en real-world toepasbaarheid in causale analyse. Een live interactieve demo van Causal-Copilot is beschikbaar op 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/.