项目简介
Cua 是 trycua 出品的一套开源「Computer-Use 2.0」基础设施，围绕「让 AI 智能体像人一样看屏幕、点按钮、敲键盘完成任务」这一目标，提供了四大模块——后台驱动（Cua Drivers）、智能体沙箱（Cua Sandboxes）、评测基准（Cua-Bench）与 macOS 虚拟化（Lume），覆盖从训练、评测到数据生成的全流程。它把「驱动—沙箱—评测—虚拟化」四件事拆成可独立使用又互相咬合的开源组件，MIT 协议、跨平台，并支持通过 MCP 接入 Claude Code、Cursor、Codex 等主流编码智能体。
安装要求和过程
环境要求：
- Cua Drivers（后台驱动）：macOS 12+ / Windows 10+ / Linux（X11 或 Wayland）；需搭配 Claude Code、Cursor、Codex 等编码智能体。
- Cua Sandboxes（沙箱）：Python 3.11+，
pip install cua。 - Cua-Bench（评测）：需
uv；Linux / macOS。 - Lume（虚拟化）：Apple Silicon（M1+）macOS，依赖 Apple Virtualization.Framework。
快速安装：
# 1) Cua Drivers — 后台驱动原生桌面应用（macOS / Linux）
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://cua.ai/driver/install.sh)"
# Windows (PowerShell)
irm https://cua.ai/driver/install.ps1 | iex
# 2) Cua Sandboxes — 任意系统的智能体沙箱
pip install cua
# 3) Lume — macOS 虚拟化
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://cua.ai/lume/install.sh)"
# 4) Cua-Bench — 评测与 RL 环境
git clone https://github.com/trycua/cua && cd cua/cua-bench
uv tool install -e . && cb image create linux-docker核心功能
- 后台 Computer-Use 驱动：在 macOS / Windows / Linux 上后台驱动原生应用，智能体点击、键入、校验，全程不抢走你的光标与窗口焦点；同一套 CLI + MCP 服务器可接入 Claude Code、Cursor、Codex、OpenClaw 等。
- 跨 OS 智能体沙箱：一个统一 API 调度任意系统的 VM/容器（Linux / macOS / Windows / Android 及 BYOI），看屏、点击、执行代码，云端或本地（QEMU）皆可。
- 评测与 RL 基准（Cua-Bench）：在 OSWorld、ScreenSpot、Windows Arena 上评测 computer-use 智能体，并导出轨迹用于训练与强化学习。
- macOS 原生虚拟化（Lume）：基于 Apple Virtualization.Framework，在 Apple Silicon 上以近原生性能创建、管理 macOS / Linux 虚拟机，支持 unattended 无人值守安装。
- 开放可组合生态：cua-driver / cua-agent / cua-sandbox / cua-computer-server / cua-bench / lume / lumier 七大包，
lumier还提供 Docker 兼容接口，便于把 Lume 虚拟机接入现有编排。
典型使用场景
- 给编码智能体一台「电脑」：把 Cua Sandbox 接进 Claude Code，让它在隔离的 macOS / Windows 虚拟机里自行打开浏览器、跑脚本、截图验证，完成端到端任务而不污染本机。
- 后台自动化办公流：用 Cua Drivers 在后台驱动 Slack、Excel、浏览器等原生应用，自动填表、导出报表、跨软件搬运数据，你依旧能正常用电脑。
- 评测与训练自己的 CUA 模型：用 Cua-Bench 在标准化环境里跑基准、收集轨迹，进而做监督微调或 RL，持续改进自家 computer-use 模型。
推荐理由
一句话：如果你在折腾「让 AI 操作电脑」，Cua 是目前最完整、最务实的开源底座。它把「驱动—沙箱—评测—虚拟化」四件事拆成了可独立使用又互相咬合的模块——想给 Agent 加双手，用 Drivers；想搞评测训练，用 Bench；想在 Mac 上批量起虚拟机，用 Lume。MIT 协议、跨平台、支持 MCP 接入主流编码助手，落地门槛低。相比闭源的 Operator / Manus 类服务，Cua 把控制权和数据都留在你手里——这正是本地优先时代最该有的样子。
下载地址
- 官网 / 文档：https://cua.ai · https://cua.ai/docs
- GitHub 仓库：https://github.com/trycua/cua
- Cua-Bench 榜单：https://cuabench.ai/
- 社区 Discord：https://discord.gg/mVnXXpdE85
