本文综述委托代理与合同设计研究：委托人通过结果相关支付激励代理采取不可观察行动；多轮承诺下，算法能以高概率学习近似最优合同，在线学习遗憾上界为O(T^{4/5})。研究还涉及重复合同、逆向选择、激励感知机器学习委托、AI双重合同实验，以及部分可观察环境下的因果迁移学习，并改进贝叶斯增强算法以加快收敛。

本文综述委托代理与合同理论的多项研究，涵盖多轮合同承诺算法、线性合同最优性、AI自主设计激励合同、在线隐藏行动与逆向选择学习、激励感知任务委托及多智能体强化学习，推动了合同设计与在线学习遗憾界的改进。