本文提出了一种领域感知提示学习（DAP）框架，通过低成本提示调整，提升视觉语言模型在无监督域自适应中的性能。实验结果表明，DAP在R2R和REVERIE任务上优于现有方法，并通过提示调试和特征库构建增强了模型的适应性和泛化能力。