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Python
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Python
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Causal Inference Agent CLI
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命令行入口，支持直接对数据文件执行因果推断分析。
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"""
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import argparse
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import json
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import os
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import sys
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from causal_agent.agent import CausalInferenceAgent
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from causal_agent.core.config import AgentConfig
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def main():
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parser = argparse.ArgumentParser(
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description="通用因果推断 Agent",
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formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
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epilog="""
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示例:
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python -m causal_agent --data data.csv --output report.json
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python -m causal_agent --data data.xlsx --model qwen3.5-35b
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python -m causal_agent --data data.csv --prompt "分析教育干预对成绩的影响"
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""",
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)
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parser.add_argument("--data", "-d", required=True, help="数据文件路径")
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parser.add_argument("--output", "-o", help="报告输出 JSON 文件路径")
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parser.add_argument("--prompt", "-p", help="自定义分析提示词")
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parser.add_argument("--base-url", help="LLM API Base URL")
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parser.add_argument("--model", help="LLM 模型名称")
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parser.add_argument("--temperature", type=float, help="LLM 温度参数")
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parser.add_argument("--log-path", help="日志文件路径")
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parser.add_argument("--corr-threshold", type=float, help="相关性筛查阈值")
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args = parser.parse_args()
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if not os.path.exists(args.data):
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print(f"错误：数据文件不存在：{args.data}", file=sys.stderr)
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sys.exit(1)
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# 构建配置
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config = AgentConfig.from_env()
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if args.base_url:
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config.llm_base_url = args.base_url
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if args.model:
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config.llm_model = args.model
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if args.temperature is not None:
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config.llm_temperature = args.temperature
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if args.log_path:
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config.log_path = args.log_path
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if args.corr_threshold is not None:
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config.corr_threshold = args.corr_threshold
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agent = CausalInferenceAgent(config)
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result = agent.analyze(args.data, custom_prompt=args.prompt)
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if args.output:
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with open(args.output, "w", encoding="utf-8") as f:
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json.dump(result["report"], f, ensure_ascii=False, indent=2)
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print(f"\n报告已保存到：{args.output}")
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print("\n分析完成！")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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