STUN 프레임워크는 알 수 없는 에이전트의 보상 함수를 추론하고, 이를 기반으로 협업 에이전트의 정책을 조정하는 능력을 갖추고 있습니다. 시간에 따라 변화하는 알 수 없는 에이전트의 행동에 대응하기 위해 STUN은 active goal inference와 zero-shot policy adaptation을 결합하여 사용합니다.
시간이 지남에 따라 알 수 없는 에이전트의 행동이 변할 때, STUN은 새로운 관측을 통해 보상 함수를 지속적으로 추론하고, 이를 통해 협업 에이전트의 정책을 조정합니다. Active goal inference를 통해 보상 함수의 변화를 실시간으로 추론하고, zero-shot policy adaptation을 통해 즉각적으로 새로운 보상 함수에 맞춰 협업 에이전트의 정책을 조정합니다. 이를 통해 STUN은 시간에 따라 변화하는 알 수 없는 에이전트와의 협업에서도 높은 적응성을 보여줄 수 있습니다.