Este artículo desafía la suposición común en el modelado del mundo de que las leyes causales subyacentes son únicas e invariantes. En realidad, debido a las estrechas ventanas de observación, los mecanismos subyacentes fijos a menudo aparecen como mecanismos causales en evolución. Por lo tanto, incluso cambios sutiles en las políticas o estados ambientales pueden alterar los mecanismos causales observados. Para abordar esto, este artículo propone un modelo mundial llamado **Gráfico Metacausal**, una representación mínima y unificada que codifica eficientemente cómo cambian las estructuras causales dependiendo de los estados potenciales del mundo. El grafo metacausal consiste en múltiples subgrafos causales, cada uno activado por un metaestado (dentro del espacio de estados potenciales). Con base en esta representación, este artículo presenta un **Agente Buscador de Causalidad** que (1) identifica los metaestados que activan cada subgrafo, (2) descubre las relaciones causales correspondientes a través de la política de intervención impulsada por la curiosidad de un agente, y (3) refina iterativamente el grafo metacausal a través de la exploración continua impulsada por la curiosidad y la experiencia del agente. Los experimentos en tareas de manipulación de brazos sintéticos y robóticos demuestran que el método propuesto captura de manera robusta las variaciones en la dinámica causal y se generaliza de manera efectiva a contextos previamente no vistos.
