加州大学伯克利分校发布CUA-Lite：统一计算机使用代理平台

开源平台CUA-Lite发布

加州大学伯克利分校研究团队近日发布CUA-Lite，一个面向计算机使用代理（CUA）的开源训练与评估平台。该平台将代理、环境、轨迹以及评估和训练框架统一整合，覆盖桌面、浏览器和移动端，提供统一的操作空间、数据模式和命令接口。

CUA-Lite的轻量级沙箱可在任何Docker主机上运行，无需依赖/dev/kvm支持，降低了硬件门槛。其核心组件Lite.OSWorld在普通Docker容器中复现了OSWorld的任务套件和评估器，内存占用从4.1GB降至0.9GB，并行实例数量增加约4.6倍，同时评估分数与原始虚拟机版本保持一致，验证了其轻量化的有效性。

平台还包含LiteSample统一数据模式，已对十余个现有CUA数据集进行预处理，并发布在Hugging Face上，方便研究者直接使用。框架集成了10多个基于GPT、Claude、Gemini等模型的代理，以及15多个涵盖桌面、浏览器和移动端的基准测试，覆盖了主流模型和场景。

通过单一命令即可支持监督微调和强化学习训练。研究团队在Lite.ScaleCUA上微调Qwen3-VL-2B-Instruct模型，在332项任务的评估集上，平均回合回报从0.138提升至0.237，提升幅度约71%，展示了该训练框架的有效性。