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因果推論(CR)
明示的な因果関係を確立し、それに沿って推論する
複雑さ: high推論技法
30秒でわかる概要
- 概要
- 結果から原因の層をさかのぼり、根本原因を特定し、反実仮想をモデル化して介入を計画します。
- 使いどころ
- 複数の要因が絡む問題で、表面的な症状が修正すべき根底のメカニズムを覆い隠している場合。
- 注意点
- 因果の連鎖は推測にすぎず、領域知識による検証がなければ、見つけた相関が真の因果関係を表しているとは限りません。
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因果推論: 概要
明示的な因果関係を確立し、それに沿って推論する
- Cause-and-effect chain construction
- Root cause identification
- Intervention planning
- Counterfactual thinking
- Temporal relationship modeling
- Mechanism understanding
The Agent Architect
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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
- Causal Inference in Statistics: A Primer (Pearl et al., 2016)
- Causal Reasoning and Large Language Models: Opening a New Frontier for CausalityarXiv:2305.00050
- The Book of Why: The New Science of Cause and Effect (Pearl & Mackenzie, 2018)
- Microsoft DoWhy: Causal Inference Framework
- Causal AI: OpenAI Approaches to Causal Reasoning
このカタログを作ったエンジニアが担当
エージェント構成をレビューします
このページが扱うのは1つのパターンです。実際のシステムは数十を組み合わせて動き、障害の多くはその繋ぎ目で起きます。カタログの288パターンに照らして設計全体をレビューします。アーキテクチャ、信頼性、評価、コストまで、指摘ごとに対応するパターンを示します。
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