本文探讨了代理决策中忽视他人影响的问题，提出了RAWL-E方法，基于罗尔斯公平原则以提升社会福利和公平性。研究表明，采用RAWL-E的代理在社会福利和基本体验方面表现更佳。

本研究解决了深度强化学习代理决策难以解释的问题，通过定义理想半事实解释的特性并引入算法，生成RL代理的半事实解释。实验表明，这些算法生成的半事实更易于实现、能更好地代表代理策略，并且表现出更高的多样性，能够提升用户对代理行为的理解和信任。