要將LiRA擴展到多目標強化學習的情境中，可以考慮以下幾個步驟。首先，需將多目標任務的獎勵函數進行向量化，這樣可以同時考慮多個目標的獎勵。接著，在LiRA的框架中，對抗性生成器可以針對每個目標的特定狀態生成相應的干擾，這樣可以使模型在面對不同目標時，能夠適應各種潛在的擾動。這可以通過在對抗性生成器中引入狀態條件來實現，從而使其能夠根據當前狀態生成針對性的干擾。
此外，為了提高模型在多目標任務上的魯棒性，可以在LiRA的自動調節機制中引入多目標的魯棒性指標，這樣在訓練過程中，模型可以根據不同目標的魯棒性需求自動調整對抗性干擾的強度。這樣的設計不僅能夠提高模型在單一目標任務上的表現，還能在多目標任務中保持良好的平衡，從而實現整體的魯棒性提升。