本研究探讨了人工智能领域缺乏正式理论的问题，提出因果系统理论框架，强调知识的“为什么”在预测外部干预效果中的重要性。

本文提出了一种算法，在因果系统中的线性结构方程模型中实现几乎最优的累积遗憾，即使在更广泛的模型波动下也能保持次线性遗憾。同时，讨论了连续干预的序贯设计对累积遗憾的稳健性。