LOQAの提案手法にはいくつかの限界や課題が存在します。まず、LOQAは相手の行動価値関数を利用して相手の方策を近似するため、相手が実際にそのような行動価値関数を持っているかどうかに依存します。もし相手がこの仮定に合致しない場合、LOQAはうまく機能しない可能性があります。さらに、LOQAは離散行動空間に対応しており、連続行動空間での適用が制限されています。連続行動空間での相手の方策を近似する方法については、さらなる研究が必要です。また、LOQAは相手の最適化ステップを直接微分する必要がないという利点がありますが、その代わりに高い分散を持つ勾配推定器を使用しているため、学習の安定性や収束性に影響を与える可能性があります。