LiRA的自動調節機制確實可以應用於其他類型的強化學習算法，包括無模型的強化學習。這一機制的核心在於根據環境的變化自動調整對抗性干擾的強度，以達到平衡魯棒性和控制性能的目的。在無模型的強化學習中，這一機制可以通過引入一個基於當前策略性能的自適應調節器來實現。
具體而言，可以設計一個評估指標，該指標根據當前策略在面對擾動時的表現來調整對抗性干擾的強度。例如，當策略在某些狀態下表現不佳時，自動調節機制可以增加對抗性干擾的強度，以促使模型學習如何應對這些挑戰。反之，當策略表現良好時，則可以減少干擾的強度，以避免過度保守的行為。
這樣的設計不僅能夠提高無模型強化學習算法的魯棒性，還能促進模型在多變環境中的適應能力，從而提升其在實際應用中的表現。