論文の概要: Toward Causal-Visual Programming: Enhancing Agentic Reasoning in Low-Code Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25282v2
• Date: Wed, 08 Oct 2025 06:59:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 14:21:18.172478
• Title: Toward Causal-Visual Programming: Enhancing Agentic Reasoning in Low-Code Environments
• Title（参考訳）: 因果的ビジュアルプログラミングに向けて:ローコード環境におけるエージェント推論の強化
• Authors: Jiexi Xu, Jiaqi Liu, Lanruo Wang, Su Liu,
• Abstract要約: Causal-Visual Programming (CVP)は、ワークフローモジュールのためのシンプルな"世界モデル"を、直感的にローコードインターフェースで定義することができる。 この因果グラフは、エージェントの推論プロセスにおいて重要な制約として機能し、その決定をユーザ定義因果構造に固定する。 CVPは、より解釈可能で信頼性があり、信頼できるAIエージェントを構築するための実行可能な道を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.0333285356716
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language model (LLM) agents are increasingly capable of orchestrating complex tasks in low-code environments. However, these agents often exhibit hallucinations and logical inconsistencies because their inherent reasoning mechanisms rely on probabilistic associations rather than genuine causal understanding. This paper introduces a new programming paradigm: Causal-Visual Programming (CVP), designed to address this fundamental issue by explicitly introducing causal structures into the workflow design. CVP allows users to define a simple "world model" for workflow modules through an intuitive low-code interface, effectively creating a Directed Acyclic Graph (DAG) that explicitly defines the causal relationships between modules. This causal graph acts as a crucial constraint during the agent's reasoning process, anchoring its decisions to a user-defined causal structure and significantly reducing logical errors and hallucinations by preventing reliance on spurious correlations. To validate the effectiveness of CVP, we designed a synthetic experiment that simulates a common real-world problem: a distribution shift between the training and test environments. Our results show that a causally anchored model maintained stable accuracy in the face of this shift, whereas a purely associative baseline model that relied on probabilistic correlations experienced a significant performance drop. The primary contributions of this study are: a formal definition of causal structures for workflow modules; the proposal and implementation of a CVP framework that anchors agent reasoning to a user-defined causal graph; and empirical evidence demonstrating the framework's effectiveness in enhancing agent robustness and reducing errors caused by causal confusion in dynamic environments. CVP offers a viable path toward building more interpretable, reliable, and trustworthy AI agents.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、ローコード環境で複雑なタスクを編成する能力がますます高まっている。 しかしながら、これらのエージェントは、真の因果的理解よりも確率論的関連に依存しているため、幻覚や論理的矛盾をしばしば示している。 本稿では、ワークフロー設計に因果構造を明示的に導入することにより、この根本的な問題に対処するために設計された新しいプログラミングパラダイムであるCausal-Visual Programming (CVP)を紹介する。 CVPでは、直感的なローコードインターフェースを通じて、ワークフローモジュールのためのシンプルな"ワールドモデル"を定義することができ、モジュール間の因果関係を明確に定義したDAG(Directed Acyclic Graph)を効果的に作成できる。 この因果グラフは、エージェントの推論過程において重要な制約として機能し、その決定をユーザ定義因果構造に固定し、素因果関係への依存を防止して論理的誤りや幻覚を著しく低減する。 CVPの有効性を検証するために、我々は、トレーニング環境とテスト環境の間の分散シフトという、一般的な現実世界の問題をシミュレートする合成実験を設計した。 以上の結果から, 因果的アンカーモデルでは, このシフトに対して安定な精度が維持され, 一方, 確率的相関に依存する純粋に連想的ベースラインモデルでは, 顕著な性能低下がみられた。 本研究の主な貢献は, ワークフローモジュールの因果構造を形式的に定義すること, ユーザ定義因果グラフにエージェント推論を固定するCVPフレームワークの提案と実装, 動的環境における因果混乱によるエラーの軽減と, エージェントの堅牢性向上におけるフレームワークの有効性を実証する実証的証拠である。 CVPは、より解釈可能で信頼性があり、信頼できるAIエージェントを構築するための実行可能な道を提供する。

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