यह शोधपत्र विश्व मॉडलिंग में इस आम धारणा को चुनौती देता है कि अंतर्निहित कारण-कार्य नियम एकल और अपरिवर्तनीय होते हैं। वास्तव में, संकीर्ण अवलोकन खिड़कियों के कारण, स्थिर अंतर्निहित तंत्र अक्सर विकासशील कारण-कार्य तंत्रों के रूप में प्रकट होते हैं। इसलिए, नीतियों या पर्यावरणीय स्थितियों में सूक्ष्म परिवर्तन भी प्रेक्षित कारण-कार्य तंत्रों को बदल सकते हैं। इस समस्या का समाधान करने के लिए, यह शोधपत्र **मेटा-कॉज़ल ग्राफ़** नामक एक विश्व मॉडल प्रस्तावित करता है, जो एक न्यूनतम, एकीकृत निरूपण है जो संभावित विश्व स्थितियों के आधार पर कारण-कार्य संरचनाओं में परिवर्तन को कुशलतापूर्वक कूटबद्ध करता है। मेटा-कॉज़ल ग्राफ़ में कई कारण-कार्य उपग्राफ होते हैं, जिनमें से प्रत्येक एक मेटा-स्थिति (संभावित स्थितियों के स्थान के भीतर) द्वारा सक्रिय होता है। इस निरूपण के आधार पर, यह शोधपत्र एक **कारण-कार्य-साधक एजेंट** प्रस्तुत करता है जो (1) प्रत्येक उपग्राफ को सक्रिय करने वाली मेटा-स्थितियों की पहचान करता है, (2) एजेंट की जिज्ञासा-संचालित हस्तक्षेप नीति के माध्यम से संबंधित कारण-कार्य संबंधों की खोज करता है, और (3) निरंतर जिज्ञासा-संचालित अन्वेषण और एजेंट अनुभव के माध्यम से मेटा-कॉज़ल ग्राफ़ को बार-बार परिष्कृत करता है। सिंथेटिक और रोबोटिक भुजा हेरफेर कार्यों पर किए गए प्रयोगों से पता चलता है कि प्रस्तावित विधि कार्य-कारण गतिशीलता में भिन्नताओं को मजबूती से पकड़ती है और पहले से अनदेखे संदर्भों में प्रभावी रूप से सामान्यीकृत करती है।
