本文介绍了CausaLab，这是一个评估LLM智能体交互式因果发现能力的可扩展环境。该环境在一个合成实验室内评估两个维度：智能体能否利用因果证据解决问题，以及其答案是否基于忠实恢复的因果机制。每个实验中，智能体接收先验观测数据，对操纵晶体进行干预，并预测反应晶体的共振频率。隐藏的数据生成过程是随机采样的结构因果模型（SCM），成功要求恢复因果图和结构方程。实验表明预测与机制恢复之间存在差距：在6节点纯观测设置中，GPT-5.2-high的任务准确率达92%，但全边F1值仅为0.471。混合观测-干预策略能提升结构保真度，而纯干预对强智能体仍具挑战。研究发现过早停止是主要弱点，一致性验证能缓解该问题。CausaLab将预测成功与因果理解分离开来，揭示了当前LLM智能体作为实验因果推理者的局限。