自主因果推理 Prediction Agent

定义

自主因果推理是 TA TA 从历史数据中学习因果关系、预测未来事件走向的能力。不止于相关性分析，而是尝试建立“如果做 X，会导致 Y”的因果模型。

适用场景

• 预测某营销活动的转化趋势
• 预判服务器负载高峰
• 评估不同定价策略的影响

技术原理（可公开部分）

因果图 + 时间序列：构建变量间的因果 DAG，结合历史数据拟合。预测时进行反事实推理（如果当初做了 X会怎样）。

评估指标

• 预测准确率
• 因果链可解释性
• 置信度校准度

调用接口

POST /api/v1/agent/instruction/execute

{"instruction_id": "predict", "params": {"series": []}}

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版本历史

v1.0（2026-10）：基础预测引擎上线