因果世界模型何时对模块化 LLM 智能体有帮助

研究提出面向模块化 LLM 智能体的因果世界模型框架 FedCausalCompose，表明因果结构仅在跨模块接口可统计识别且形式适于行动时使用的条件下才真正有效。实验显示，因果接口在通过 API 明确暴露前后置关系的结构化工具环境中收益最高；而在对话与叙事环境中，通常需要短注意力锚点辅助，智能体才能有效利用因果信息。