要進一步提高Ego-SAG在複雜3D環境中的可用性探索能力，可以考慮以下幾個方向：
增強數據集的多樣性：擴展Video-3D Scene Affordance Dataset (VSAD)的範圍，納入更多不同場景和互動類型的數據，特別是那些具有高複雜性和多樣性的環境。這樣可以幫助模型學習到更廣泛的互動模式和場景特徵。
動態調整查詢機制：在Bilateral Query Decoder (BQD)模塊中，實施動態查詢數量的調整策略，根據當前場景的複雜性自動調整查詢向量的數量和特徵。這樣可以更靈活地應對不同場景中的互動需求，從而提高模型的適應性。
強化學習與模擬環境結合：結合強化學習技術，讓Ego-SAG在模擬環境中進行自我探索和學習。通過與環境的互動，模型可以獲得更多的實時反饋，進一步提升其在複雜場景中的探索能力。
多模態融合：引入其他感知模態（如觸覺或聽覺）來輔助Ego-SAG的決策過程，這樣可以提供更全面的環境理解，幫助模型在複雜環境中更好地識別和定位可互動區域。