本研究提出了因果贝叶斯优化（CBO）的形式化，开发了图无关因果贝叶斯优化（GACBO）算法，能够主动发现因果结构，并首次在未知图中研究累积遗憾目标，实验结果优于基线方法。

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。