RADTの提案手法は、オンラインでの強化学習にも適用可能であると考えられます。オンラインでの強化学習においても、RADTのアーキテクチャや提案された手法は、リターンと行動の関係を効果的にモデル化し、目標リターンと実際のリターンを整合させるための柔軟性を提供する可能性があります。これにより、オンライン環境でのエージェントの制御やパフォーマンス向上に貢献することが期待されます。