数据增强：通过引入更多的数据样本和数据变换技术，可以提高模型在复杂环境下的鲁棒性。可以尝试使用图像旋转、缩放、平移等技术来增加数据的多样性。
多任务学习：在训练ReActor模型时，可以同时学习多个相关任务，以提高模型在不同环境下的适应能力。通过共享部分网络结构，可以减少参数数量，并提高模型的泛化能力。
强化学习：使用强化学习方法训练ReActor模型，可以使其在复杂环境下更好地适应不确定性和变化。通过奖励设计和策略优化，可以让模型更快地适应新的环境。
多模态输入：考虑在ReActor模型中引入多模态输入，如图像和语音等，以帮助模型更好地理解复杂环境下的信息，并提高模型的鲁棒性。
对抗训练：通过引入对抗性训练的方法，可以让模型在面对不同环境下的对抗攻击时表现更好。通过训练对抗性样本，可以提高模型的鲁棒性和泛化能力。