GUI 에이전트 개선은 보통 전문가 궤적의 행동 복제에 의존하지만, 현재 정책이 전문가 정책에서 벗어나면 폐루프 실행 중 전문가 궤적 밖의 '정책 유발 이탈 상태'를 만나게 되고 이런 상태엔 시연이 없어 효과적 감독이 부재하다. SGCD(Skill-Guided Continuation Distillation)는 이 감독 공백을 메우는 반복적 자기개선 프레임워크로, 먼저 스킬 안내 없이 평범한 정책을 몇 스텝 돌려 현실적 이탈 상태에 도달한 뒤, 그 상태에서 스킬 안내 정책이 과제를 완수해 성공적 연속(continuation)을 만들고 이를 전문가 궤적과 섞어 이탈 상태에 대한 감독을 공급한다. 스킬은 성공·실패 롤아웃 모두에서 추출되며 연속 계획·핵심 표적·실패 함정·성공 기준으로 구성된다. OSWorld-Verified에서 세 베이스 모델의 성공률을 30% 초반대에서 50% 이상으로 끌어올려 효과성과 일반성을 입증했다.

• •행동 복제가 다루지 못하는 '정책 유발 이탈 상태'의 감독 공백을 표적화
• •평범한 정책로 이탈 상태에 도달 후 스킬 안내 정책이 완수해 연속 생성
• •스킬은 연속 계획·핵심 표적·실패 함정·성공 기준으로 구성, 성공·실패 롤아웃에서 추출
• •OSWorld-Verified에서 세 모델 성공률을 30% 초반→50% 이상으로 향상