El Aprendizaje de Múltiples Instancias (MIL) es un paradigma estándar para clasificar Imágenes de Deslizamiento Completo (WSIs) de gigapíxeles. Sin embargo, modelos prominentes como el MIL Basado en Atención (ABMIL) tratan los parches de imagen como instancias independientes, ignorando su contexto espacial inherente. Marcos más avanzados como MuRCL emplean aprendizaje por refuerzo para la selección de instancias, pero no imponen explícitamente la coherencia espacial, lo que a menudo resulta en localizaciones ruidosas. Aunque las Redes Neuronales de Grafos (GNNs), el suavizado de atención y el aprendizaje por refuerzo (RL) son estrategias poderosas y de vanguardia para abordar estos problemas de manera individual, su integración sigue siendo un desafío significativo. Este artículo presenta SG-MuRCL, un marco que mejora MuRCL al emplear primero una GNN para modelar explícitamente las relaciones espaciales, alejándose de la suposición de independencia de ABMIL y, en segundo lugar, incorporando un operador de suavizado de atención para regularizar el agregador de MIL, con el objetivo de mejorar la robustez generando mapas de calor más coherentes y clínicamente significativos. La evaluación empírica arrojó un hallazgo importante: mientras que el MuRCL base se entrenó con éxito, el SG-MuRCL integrado colapsó consistentemente en una solución trivial. Este resultado muestra que la sinergia teórica entre GNNs, suavizado de atención y RL no se traduce trivialmente en la práctica. La contribución de este trabajo, por lo tanto, no es un modelo de alto rendimiento, sino una demostración concreta de los desafíos de escalabilidad y estabilidad que surgen al unificar estos paradigmas avanzados.