What is Cua.ai?
Cua 是開發、部署和擴展電腦操作AI代理 (CUAs) 的權威性框架。它透過提供安全、容器化的沙盒，解決了與直接和作業系統互動之代理程式相關的根本性複雜性及安全風險。Cua 賦能開發者與企業在 macOS、Windows 和 Linux 應用程式上，建構強大且具備螢幕讀取能力的AI自動化，確保達到可投入生產的效能和無與倫比的安全性。
關鍵特色
Cua 提供統一介面與完善的工具，讓您能夠超越簡單的指令碼編寫，部署能夠運用視覺語言模型 (VLMs) 感知並控制任何應用程式的完全自主AI助理。
🛡️ 安全的容器化執行
傳統的代理程式設定有損害主機的風險。Cua 透過在隔離環境中執行所有自動化任務，消除了這項威脅，它運用 Apple Silicon 上的本機沙盒、Docker 容器或雲端虛擬機器。這確保了更高的安全性和隱私性，讓代理程式能夠操控像 Photoshop 或 Amazon Seller Central 這樣複雜的應用程式，而不影響您的主要作業系統。
🌍 跨平台自動化框架
一次開發，即可部署到您的業務所依賴的主要作業系統。Cua 支援 macOS 的原生虛擬化，以及託管的 Linux 和 Windows 雲端環境。這項能力對於需要自動化橫跨多個平台和專有軟體之流程的企業至關重要。
⚙️ 統一代理程式 SDK 與工具集
Cua Agent SDK 簡化了整個開發生命週期。您能夠取用結構化輸出、多輪對話處理、軌跡追蹤以及內建預算管理。這讓開發者能夠專注於代理程式邏輯，因為複雜的基礎設施、大型語言模型 (LLM) 整合 (透過 liteLLM) 和環境設定都由系統自動管理。
🧠 整合式基準測試與 RL 訓練
憑藉數據驅動的洞察，從概念階段邁向可靠的生產部署。Cua 包含一套全面的基準測試套件，用於衡量代理程式在標準化任務上的表現，協助您識別並解決瓶頸。此外，內建的強化學習 (RL) 訓練工具讓您能夠透過試錯與回饋，自動優化代理程式行為，大幅加速迭代週期。
使用案例
Cua 代理程式旨在處理多步驟、複雜的工作流程，這些工作流程需要視覺感知和對標準應用程式進行精確互動——這些任務在過去只能由人工操作員管理。
自動化創意資產再利用： 部署代理程式以管理複雜的圖形設計任務。例如，代理程式可以在 Photoshop 中開啟影像，使用「選取人物」功能，分離主體，將主體移動到新的背景影像，並以新檔案名稱儲存最終輸出—所有這些都不需要專門的 API 存取 Photoshop 的內部工具。
電子商務上架與庫存管理： 自動化在 Amazon Seller Central 等平台上架新產品的繁瑣流程。代理程式可以啟動瀏覽器，導航複雜的 Seller Central 介面，輸入產品詳細資訊，處理尺寸和定價欄位，管理所需的認證，並提交上架，確保所有必填欄位都正確填寫。
大規模企業級機器人流程自動化 (RPA)： 企業可以使用 Cua 的雲端沙盒來執行數千個並行自動化任務—例如處理舊版 Windows 軟體中的發票、從 Linux 伺服器上的 PDF 文件中提取數據，或管理內部票務系統—而不需要持續的基礎設施監督或人工干預。
為何選擇 Cua？
在構建強大的電腦操作代理程式時，Cua 提供了確保可擴展性、安全性和開發者效率的功能優勢。
安全性設計： 與直接在主機上運行並可能導致意外操作（如刪除檔案或安裝惡意軟體）的代理程式不同，Cua 的容器化技術確保即使代理程式行為異常，也能立即被隔離和限制，保護您的關鍵數據和系統穩定性。
針對 Apple Silicon 優化的效能： Cua 旨在充分利用 Apple M 系列晶片的強大功能和高效率，用於本地開發環境，為代理程式測試和迭代提供極致快速的效能。
託管雲端與 VLM 推論： Cua Cloud 負責基礎設施管理和資源擴展，讓您能透過簡單的 API 運行無限量的沙盒。您還可以透過單一 API 金鑰存取來自頂級供應商的 100 多種視覺語言模型 (VLMs)，並配備智慧自動路由功能，以平衡每個任務的效能與成本。
對開源的承諾： 核心的 Agent SDK、Computer SDK 和虛擬化組件都是開源的，鼓勵社群貢獻，並允許透明檢查和整合到現有的開發者技術堆疊中。
結論
Cua 提供所需的安全、可擴展且精密的基礎設施，將電腦操作AI代理程式從研究原型轉變為可靠、可投入生產的自動化工具。如果您認真考慮部署能夠真正與任何應用程式互動的自主代理程式，Cua 能提供您所需的穩定性與控制能力。
立即查閱文件，了解 Cua 如何革新您的自動化工作流程。
More information on Cua.ai
Launched
2023-11
Pricing Model
Free
Starting Price
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Tech used
Cua.ai was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-10-31.
