論文の概要: CausalAgent: A Conversational Multi-Agent System for End-to-End Causal Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11527v1
• Date: Thu, 12 Feb 2026 03:36:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.623043
• Title: CausalAgent: A Conversational Multi-Agent System for End-to-End Causal Inference
• Title（参考訳）: CausalAgent: エンドツーエンド因果推論のための対話型マルチエージェントシステム
• Authors: Jiawei Zhu, Wei Chen, Ruichu Cai,
• Abstract要約: CausalAgentは、エンドツーエンドの因果推論のための対話型マルチエージェントシステムである。 新しいユーザ中心の人間-AIコラボレーションパラダイムとして、CausalAgentは分析ワークフローを明示的にモデル化している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.88497246316067
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal inference holds immense value in fields such as healthcare, economics, and social sciences. However, traditional causal analysis workflows impose significant technical barriers, requiring researchers to possess dual backgrounds in statistics and computer science, while manually selecting algorithms, handling data quality issues, and interpreting complex results. To address these challenges, we propose CausalAgent, a conversational multi-agent system for end-to-end causal inference. The system innovatively integrates Multi-Agent Systems (MAS), Retrieval-Augmented Generation (RAG), and the Model Context Protocol (MCP) to achieve automation from data cleaning and causal structure learning to bias correction and report generation through natural language interaction. Users need only upload a dataset and pose questions in natural language to receive a rigorous, interactive analysis report. As a novel user-centered human-AI collaboration paradigm, CausalAgent explicitly models the analysis workflow. By leveraging interactive visualizations, it significantly lowers the barrier to entry for causal analysis while ensuring the rigor and interpretability of the process.
• Abstract（参考訳）: 因果推論は医療、経済学、社会科学などの分野において大きな価値を持っている。 しかし、従来の因果解析のワークフローは、統計学と計算機科学の2つの背景を持つ必要があり、一方でアルゴリズムを手動で選択し、データ品質の問題に対処し、複雑な結果を解釈する必要がある。 これらの課題に対処するため,エンド・ツー・エンド因果推論のための対話型マルチエージェントシステムCausalAgentを提案する。 このシステムは、データクリーニングや因果構造学習からバイアス補正、自然言語インタラクションによるレポート生成に至るまでの自動化を実現するために、革新的にマルチエージェントシステム(MAS)、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、MCP(Model Context Protocol)を統合している。 ユーザはデータセットをアップロードして、厳格でインタラクティブな分析レポートを受け取るために、自然言語で質問をするだけでよい。 新しいユーザ中心の人間-AIコラボレーションパラダイムとして、CausalAgentは分析ワークフローを明示的にモデル化している。 インタラクティブな可視化を活用することで、プロセスの厳密さと解釈可能性を確保しながら、因果解析の参入障壁を著しく低くする。

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