視覺-語言模型和常識推理可以通過幾個方面來增強系統的健壯性和適應性。首先，這些模型能夠將視覺信息與語言信息結合，從而提供更豐富的上下文理解。例如，通過描述物品的特性和抓取策略，系統可以更好地理解如何處理不同的物品，尤其是在面對不熟悉的物品時。
其次，常識推理可以幫助系統在面對不確定性時做出更合理的決策。透過引入常識知識，系統可以推斷出物品的物理特性和可能的行為，這對於在複雜環境中進行抓取至關重要。例如，系統可以推斷某些物品可能會因為其形狀或材質而不適合使用吸力抓取，從而選擇其他抓取策略。
最後，這些模型的自我學習能力使得系統能夠在實際操作中不斷改進。通過持續的學習和適應，系統可以在不同的環境中進行調整，從而提高其整體性能和穩定性。