要進一步提高COWP在處理更複雜情況（如電源故障、水龍頭故障等）時的性能，可以考慮以下幾個策略：
增強感知能力：提升機器人的感知系統，使其能夠更準確地識別和理解環境中的複雜情況。例如，使用更先進的計算機視覺技術來檢測故障狀態，並將這些信息轉化為可用的邏輯事實。
擴展知識庫：通過持續學習和更新知識庫，讓COWP能夠獲取更多關於特定情況的常識知識。這可以通過與專家系統或其他知識來源的集成來實現，從而使系統能夠應對更廣泛的故障情況。
多模態學習：結合語言模型和其他數據來源（如傳感器數據、歷史故障案例等），以增強系統的推理能力。這樣可以幫助COWP在面對不確定性和複雜性時，做出更為準確的決策。
強化學習：引入強化學習技術，讓機器人在模擬環境中進行訓練，學習如何應對各種突發情況。這樣可以提高其在真實世界中面對複雜情況的適應能力。
改進提示模板：針對特定的複雜情況設計更具針對性的提示模板，以引導大型語言模型生成更具體和實用的建議。例如，針對水龍頭故障的情況，可以設計提示模板來詢問可能的替代方案或修復步驟。