CorNavは優れた成果を示していますが、他の方法論から見るといくつかの弱点や限界も存在します。例えば、大規模言語モデル（LLM）への依存度が高いため計算リソース消費量が増加し、実時間処理への適用時に制約要因となる可能性があります。また、環境フィードバックだけでなく物理世界へ移行した際の信頼性や汎化能力へ対する検証不足も課題です。さらに長文指示文解釈時の精度向上やエージェント間コラボレーション機能拡充など改善余地もあるでしょう。