결과 보상만 최적화하는 에이전트는 실패의 '무엇'만 다루고 '왜·언제'를 체계적으로 기록·교정하지 않아 같은 오류가 반복된다고 지적하며, '시간적 후회(temporal regret)'를 일급 목표로 제안한 논문이다. 결과 후회·인식적 후회와 함께 세 후회를 도입해, 잘못 보정된 인과 모델이 교정되기까지 얼마나 오래 방치되는지(시간적), 작동 인과 모델의 잔여 불확실성(인식적)을 포착한다. 저자들은 세 가지 조건부 결과를 증명하는데, 개입 채널 없이는 결과 후회를 0으로 만들어도 시간적 오보정이 선형으로 지속될 수 있고, 지속적 인과 로그와 예산 내 탐침이 있으면 O(log E) 시간적 후회를, K개 변화점에서는 O(K log E)를 달성한다. 구현체 Trivium은 CausalBench-Seq에서 예측된 로그 곡선을 따랐고 결과 전용 베이스라인은 선형으로 증가했다.

• •결과 후회·인식적 후회와 함께 장기 시간적 후회를 일급 목표로 도입해 실패의 무엇·왜·언제를 반증 가능하게 설명
• •개입 채널 없는 관측동치 교란 하에서는 결과 후회를 0으로 만들어도 시간적 오보정이 선형 지속
• •지속적 인과 로그와 예산 내 탐침으로 O(log E) 시간적 후회, K개 변화점에서는 O(K log E) 달성
• •구현체 Trivium은 CausalBench-Seq에서 예측된 로그 곡선을 따르고 결과 전용 베이스라인은 선형 증가