STUNフレームワークは、未知エージェントとの協力的なタスク環境で効果的に機能します。このフレームワークでは、カーネル密度ベイズ逆学習（KD-BIL）アルゴリズムを活用して報酬パラメータBの事後分布を推定し、未知エージェントの目標や報酬関数を推論します。また、ゼロショットポリシー適応を行うことで、訓練済みの目標条件つきポリシーを未知エージェントと即座に適応させることが可能です。これにより、STUNエージェントは異なる振る舞いや目的を持つ未知エージェントと効果的に連携し、共通の目標に向かって最適な結果を実現することができます。