為了進一步提升VidAssist在零樣本學習設置下的性能，可以考慮以下幾個方面來設計更加複雜的搜索算法和價值函數：
改進的搜索策略：可以引入更高效的搜索策略，如A*搜索或Dijkstra算法，這些算法能夠在考慮成本和距離的情況下找到最優解。這樣可以在搜索過程中更好地平衡探索和利用，從而提高計劃的效率。
動態調整的價值函數：設計動態調整的價值函數，使其能夠根據當前的環境和任務需求進行調整。例如，可以根據行動的成功率和風險評估來動態調整每個行動的價值，從而更好地反映當前情況。
多層次的價值評估：引入多層次的價值評估機制，對每個行動的短期和長期影響進行評估。這樣可以幫助模型在做出決策時考慮到行動的長期效果，從而生成更合理的行動計劃。
集成學習：利用集成學習的方法，將多個模型的預測結果進行融合，以提高行動評估的準確性。這可以通過加權平均或投票機制來實現，從而減少單一模型的偏差。
強化學習的應用：將強化學習技術應用於搜索過程中，通過獎勵機制來優化行動選擇。這樣可以使模型在探索過程中學習到更有效的行動策略，從而提高零樣本學習的性能。
基於圖的結構：設計基於圖的結構來表示行動之間的關係，並利用圖算法來進行搜索。這樣可以更好地捕捉行動之間的依賴性和約束條件，從而生成更合理的行動計劃。