在人类决策中的理性行为和非理性行为之间的紧张关系已在从哲学到心理学，神经科学再到行为经济学的广泛学科中得到认可。多代理相互作用的模型，例如冯·诺伊曼（Von Neumann）和摩根斯特恩（Morgenstern）的预期效用理论和纳什（Nash）的游戏理论，为代理在寻求理性时应如何行事提供了严格的数学框架。然而，理性假设受到了广泛的挑战，因为人类决策通常是非理性的，受偏见，情感和不确定性的影响，在某些情况下甚至可能会产生积极影响。行为生态学试图解释这种非理性行为，包括卡尼曼的双重过程理论和Thaler的裸露概念，并说明了与理性的偏差。在本文中，我们通过因果关系分析了这种张力，并开发了一个框架，该框架说明了理性和非理性的决策，我们将其称为因果游戏理论。然后，我们引入了一个称为反事实理性的新颖概念，该概念允许代理人做出选择，以利用其非理性倾向。我们将NASH均衡的概念扩展到反事实的行动，并表明，根据标准游戏理论，反事实行动之后的策略占据了策略。，当并非所有有关其他代理的信息都可用时，我们进一步开发了一种算法来学习此类策略。