要進一步提高LaMMA-P在動態和部分可觀測環境中的性能，可以考慮以下幾個策略：
整合視覺-語言模型：引入視覺-語言模型（如CLIP或其他多模態模型）來增強機器人對環境的感知能力。這樣可以使機器人能夠在不完全可觀測的環境中進行更準確的任務識別和狀態更新，從而提高任務執行的準確性。
自適應重規劃：實施自適應重規劃機制，當環境狀態發生變化時，系統能夠快速調整原有計劃。這可以通過持續監測環境變化並利用增強學習算法來實現，從而使機器人能夠在動態環境中靈活應對。
強化學習與模擬訓練：利用強化學習技術進行模擬訓練，讓機器人在多種環境變化情境下進行學習。這樣可以提高機器人對不確定性和變化的適應能力，並增強其在真實世界中的表現。
多機器人協作策略：設計更為靈活的多機器人協作策略，使機器人能夠根據當前環境狀態和任務需求動態調整角色和任務分配。這可以通過引入基於市場的分配機制或協同學習來實現。