要進一步提高CAT在UI自動化測試中的完成率和成本效益，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集的多樣性：擴展訓練數據集，涵蓋更多的應用場景和用例，特別是針對不同版本的UI變化。這樣可以幫助CAT更好地理解和適應不同的UI元素，從而提高完成率。
優化檢索增強生成（RAG）方法：改進RAG的檢索算法，使用更先進的相似度計算方法，如深度學習模型來提高檢索的準確性，從而提供更相關的示例，幫助LLMs更好地生成行動序列。
持續學習和自我優化：實施持續學習機制，讓CAT在每次測試後能夠自我反饋和優化，根據實際執行結果調整模型參數和行為，進一步提高未來測試的準確性和效率。
加強LLMs的知識整合：通過集成更多的行業知識和專業知識，增強LLMs的背景知識，特別是針對特定應用的UI元素和操作，這樣可以減少因知識不足而導致的錯誤。
成本控制策略：在執行過程中，優化計算資源的使用，選擇合適的模型和參數配置，以降低計算成本，同時保持高效的測試執行。