NVIDIA 등 연구진이 다중 턴 에이전트의 결정적 실수 예방과 후속 복구를 함께 가르치는 PivotOPD를 제안했다. 교사 모델이 잘못된 행동과 복구 행동을 지정해 서로 다른 증류 손실로 학습한다. 같은 오류를 재현한 평가에서 복구율은 72.7%로 기존 on-policy 증류의 20.3%보다 높았다. SWE-Bench Verified 해결률도 62.8%에서 66.0%로 올랐지만 이 실험은 예방 단계만 사용했으며, 코드는 아직 공개 예정으로 표시돼 있다.