除了"CallPlanner"動作，還有其他幾種方式可以利用規劃器的知識來提高強化學習的效率：
獎勵塑形：利用規劃器生成的計劃作為獎勵塑形的基礎，為強化學習代理提供額外的獎勵信號。當代理的行為與規劃器的建議行為一致時，可以給予額外的獎勵，這樣可以加速學習過程。
行為克隆：在訓練初期，使用規劃器生成的行為作為示範，通過行為克隆技術讓強化學習代理模仿這些行為。這樣可以幫助代理快速學習到有效的策略，並在此基礎上進行進一步的強化學習。
規劃器的狀態預測：在強化學習過程中，利用規劃器對未來狀態的預測來指導代理的行為選擇。這可以通過將規劃器的預測結果作為額外的狀態信息輸入到強化學習模型中來實現。
結合規劃和學習的混合策略：在某些情況下，代理可以同時使用規劃器和強化學習策略，根據當前狀態的特徵選擇最合適的行為。這樣可以充分利用規劃器的知識，同時保持強化學習的靈活性。
知識轉移：將規劃器在某些任務中學到的知識轉移到其他相關任務中，這樣可以減少學習新任務所需的樣本數量，提高學習效率。