論文の概要: Causal MAS: A Survey of Large Language Model Architectures for Discovery and Effect Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00987v1
• Date: Sun, 31 Aug 2025 20:48:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.490454
• Title: Causal MAS: A Survey of Large Language Model Architectures for Discovery and Effect Estimation
• Title（参考訳）: Causal MAS:発見と効果推定のための大規模言語モデルアーキテクチャの調査
• Authors: Adib Bazgir, Amir Habibdoust, Yuwen Zhang, Xing Song,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な推論や生成タスクにおいて顕著な機能を示した。 複雑な因果推論、発見、推定における彼らの能力は、現在も活発な発展の領域である。 複数のLDMエージェントの協調的あるいは専門的な能力を活用するマルチエージェントシステムは、これらの制限に対処するための強力なパラダイムとして浮上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.062951330356307
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in various reasoning and generation tasks. However, their proficiency in complex causal reasoning, discovery, and estimation remains an area of active development, often hindered by issues like hallucination, reliance on spurious correlations, and difficulties in handling nuanced, domain-specific, or personalized causal relationships. Multi-agent systems, leveraging the collaborative or specialized abilities of multiple LLM-based agents, are emerging as a powerful paradigm to address these limitations. This review paper explores the burgeoning field of causal multi-agent LLMs. We examine how these systems are designed to tackle different facets of causality, including causal reasoning and counterfactual analysis, causal discovery from data, and the estimation of causal effects. We delve into the diverse architectural patterns and interaction protocols employed, from pipeline-based processing and debate frameworks to simulation environments and iterative refinement loops. Furthermore, we discuss the evaluation methodologies, benchmarks, and diverse application domains where causal multi-agent LLMs are making an impact, including scientific discovery, healthcare, fact-checking, and personalized systems. Finally, we highlight the persistent challenges, open research questions, and promising future directions in this synergistic field, aiming to provide a comprehensive overview of its current state and potential trajectory.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な推論や生成タスクにおいて顕著な機能を示した。 しかし、複雑な因果関係の推論、発見、推定の習熟度は、幻覚、素因果関係への依存、ニュアンス、ドメイン固有、あるいはパーソナライズされた因果関係を扱うことの難しさといった問題によって妨げられている。 複数のLDMエージェントの協調的あるいは専門的な能力を活用するマルチエージェントシステムは、これらの制限に対処するための強力なパラダイムとして浮上している。 本稿では, 因果多エージェントLPMの急成長分野について概説する。 これらのシステムは,因果推論や反ファクト分析,データからの因果発見,因果効果の推定など,因果関係の異なる側面にどのように対処するかを検討する。 パイプラインベースの処理や議論フレームワークから,シミュレーション環境や反復的なリファインメントループに至るまで,さまざまなアーキテクチャパターンやインタラクションプロトコルが採用されています。 さらに、科学的な発見、医療、ファクトチェック、パーソナライズドシステムなど、因果多エージェントLCMが影響を与えている評価手法、ベンチマーク、多様なアプリケーションドメインについても論じる。 最後に、このシナジスティック分野における永続的な課題、オープンな研究課題、将来的な方向性を取り上げ、その現状と潜在的な軌道の包括的概要を提供することを目的とする。

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