📖 AI 总结

UC Berkeley团队发布了CUA-Lite，一个面向计算机使用代理（CUA）的开源平台，旨在解决当前训练和评估此类代理时基础设施碎片化的问题。该平台将代理、环境、轨迹数据及评估框架统一到单一动作空间、数据模式和命令下，覆盖桌面、浏览器和移动端。其核心贡献是Lite.OSWorld，将原本依赖QEMU/KVM虚拟机的OSWorld任务套件移植到Docker容器中，消除了对嵌套虚拟化的需求，内存占用从4.1GB降至0.9GB，冷启动时间缩短，并行实例数提升约4.6倍。在13个模型上的测试显示，容器环境中的评分与虚拟机环境一致，保证了训练信号的可迁移性。平台还扩展出Lite.ScaleCUA、Lite.CUAGym等沙盒，覆盖约40个应用，总计提供超过3万个可验证任务，并采用统一的LiteSample数据模式简化不同模型的适配流程。