為了設計更加魯棒的方法來處理不同用戶習慣和物體外觀帶來的挑戰，可以考慮以下策略：
用戶行為建模：通過收集和分析不同用戶的互動數據，建立用戶行為模型。這些模型可以幫助Ego-SAG理解不同用戶在相同物體上的不同互動方式，從而提高模型的適應性。
增強學習與自適應算法：利用增強學習技術，讓模型在多樣化的用戶行為中進行自我調整。通過不斷的試錯和學習，模型可以逐漸適應不同的用戶習慣和物體外觀。
特徵共享與轉移學習：在訓練過程中，利用轉移學習技術，將在一組用戶或物體上學到的知識應用到另一組上。這樣可以減少對大量標註數據的需求，並提高模型在新環境中的魯棒性。
多樣化的數據增強技術：在訓練數據中引入多樣化的數據增強技術，例如隨機旋轉、縮放和顏色變換等，這樣可以幫助模型更好地適應不同的物體外觀和用戶互動方式。