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[B!] AIエージェント×因果グラフでLLMを<strong>テスト</strong>してみた：広告データで「調整すべき変数」を選ばせる（LangGraph実装付き） - Insight Edge Tech Blog

AIエージェント×因果グラフでLLMをテストしてみた：広告データで「調整すべき変数」を選ばせる（LangGraph実装付き） - Insight Edge Tech Blog

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AIエージェント×因果グラフでLLMをテストしてみた：広告データで「調整すべき変数」を選ばせる（LangGraph実装付き） - Insight Edge Tech Blog

目次目次はじめに：LLMは「なぜ？」をどこまで理解しているのか DAGと「調整」の基本本記事で登場す... 目次目次はじめに：LLMは「なぜ？」をどこまで理解しているのか DAGと「調整」の基本本記事で登場する用語の説明 DAG（Directed Acyclic Graph）調整する（adjustment）バックドアパス（backdoor path）調整集合 Z（adjustment set） d-separation コライダー / 非コライダーステップ1：DAGベースの「独立性＆バックドアチェッカー」をPythonで実装する 1-1. 因果グラフを扱うクラス：CausalDAG 1-2. d-separation とバックドアパスを判定する：DSeparationChecker ステップ2：LangGraphで「因果チェックAIエージェント」を組む 2-1. Stateの設計 2-2. LLMに「調整すべき変数セット」を提案させる 2-3. DAG側でその提案をチェックする 2

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