Launch HN: Cua (YC X25) – Open-Source Docker Container for Computer-Use Agents

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**c/ua** 是一个开源的 Docker 容器，专为在计算机上运行 AI 代理而设计。它提供高性能的虚拟化环境，基于 Apple Silicon 架构，能以接近原生速度运行 macOS 和 Linux 虚拟机。用户可以使用该框架让 AI 代理与应用程序交互、浏览网页、编写代码等。项目包含 Lume CLI 用于虚拟机管理，以及 Computer 和 Agent 库，方便开发者构建和使用 AI 代理。

Launch HN: Cua (YC X25) – 用于计算机使用代理的开源 Docker 容器

c/ua 是用于计算机使用 AI 代理的 Docker 容器。

c/ua 是 Computer-Use AI Agents 的 Docker 容器。

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Fork 164
Star 4.4k

c/ua 是用于 Computer-Use AI Agents 的 Docker 容器。 trycua.com

许可证

MIT license 4.4k stars 164 forks Branches Tags Activity Star 通知您必须登录才能更改通知设置

附加导航选项

trycua/cua

main Branches Tags 转到文件代码

文件夹和文件

名称| 名称| 上次提交消息| 上次提交日期 ---|---|---|---

历史

仓库文件导航

Cua logo TL;DR : c/ua（发音为 "koo-ah"，是 Computer-Use Agent 的缩写）是一个框架，它使 AI 代理能够在高性能、轻量级的虚拟容器中控制完整的操作系统。它在 Apple Silicon 上提供高达 97% 的原生速度，并且可以与任何视觉语言模型一起使用。

什么是 c/ua？

c/ua 在一个集成的框架中提供两个主要功能：

高性能虚拟化 - 使用 Lume CLI 和 Apple's Virtualization.Framework，在 Apple Silicon 上创建并运行 macOS/Linux 虚拟机，并具有接近原生的性能（高达原生速度的 97%）。
计算机使用界面 & 代理 - 一个框架，允许 AI 系统观察和控制这些虚拟环境 - 与应用程序交互、浏览网络、编写代码和执行复杂的工作流程。

为什么使用 c/ua？

安全和隔离：在完全隔离的虚拟环境中运行 AI 代理，而不是授予它们访问您主系统的权限
性能：在 Apple Silicon 上接近原生性能
灵活性：使用同一框架运行 macOS 或 Linux 环境
可重现性：为 AI 代理工作流程创建一致的、确定性的环境
LLM 集成：内置支持连接到各种 LLM 提供商

系统要求

带有 Apple Silicon 的 Mac（M1/M2/M3/M4 系列）
macOS 15 (Sequoia) 或更高版本
Python 3.10+（Computer、Agent 和 MCP 库需要）。我们建议使用 Conda（或 Anaconda）创建一个临时的 Python 环境。
用于 VM 镜像的磁盘空间（建议 30GB+）

快速开始

选项 1：仅 Lume CLI（VM 管理）

如果您只需要虚拟化功能：

sudo /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/trycua/cua/main/libs/lume/scripts/install.sh)"

有关 Lume 的使用说明，请参阅 Lume 文档。

选项 2：完整的计算机使用代理功能

如果您想将 AI 代理与虚拟化环境一起使用：

安装 Lume CLI：

sudo /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/trycua/cua/main/libs/lume/scripts/install.sh)"

拉取最新的 macOS CUA 镜像：

lume pull macos-sequoia-cua:latest

启动 Lume 后台服务：

lume serve

安装 Python 库：

pip install cua-computer cua-agent[all]

在您的 Python 代码中使用这些库：

from computer import Computer
from agent import ComputerAgent, LLM, AgentLoop, LLMProvider
async with Computer(verbosity=logging.DEBUG) as macos_computer:
 agent = ComputerAgent(
   computer=macos_computer,
   loop=AgentLoop.OPENAI, # or AgentLoop.ANTHROPIC, or AgentLoop.OMNI
   model=LLM(provider=LLMProvider.OPENAI) # or LLM(provider=LLMProvider.ANTHROPIC)
 )
 tasks = [
   "Look for a repository named trycua/cua on GitHub.",
 ]
 for task in tasks:
  async for result in agent.run(task):
   print(result)

浏览 Agent Notebook 以获取一个可直接运行的示例。 6. （可选）您可以将 Agent 与 Gradio UI 一起使用：

from utils import load_dotenv_files
load_dotenv_files()
 
from agent.ui.gradio.app import create_gradio_ui
app = create_gradio_ui()
app.launch(share=False)

选项 3：从源代码构建 (Nightly)

如果您想为该项目做出贡献或需要最新的 nightly 功能：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/trycua/cua.git
cd cua
# 在 VSCode 中打开项目
code ./vscode/py.code-workspace
# 构建项目
./scripts/build.sh

请参阅我们的 Developer-Guide 以获取更多信息。

Monorepo 库

库 | 描述 | 安装 | 版本 ---|---|---|--- Lume | CLI，用于使用 Apple 的 Virtualization.Framework 运行具有接近原生性能的 macOS/Linux VM。 | | Computer | 用于与 macOS/Linux 沙箱交互的计算机使用界面 (CUI) 框架 | pip install cua-computer | Agent | 用于在 macOS/Linux 专用沙箱中运行代理工作流程的计算机使用代理 (CUA) 框架 | pip install cua-agent |

文档

为了获得此 monorepo 中软件包的最佳入门体验，我们建议从 Computer 文档开始，以了解 Computer 沙箱的核心功能，然后浏览 Agent 文档以了解 Cua 的 AI 代理功能，最后完成 Notebook 示例。

演示

计算机使用代理的实际演示。在 Cua 的 Discord 社区中分享您最令人印象深刻的演示！ MCP Server: Work with Claude Desktop and Tableau mcp-claude-tableau.mp4 AI-Gradio: multi-app workflow requiring browser, VS Code and terminal access ai-gradio-clone.mp4 Notebook: Fix GitHub issue in Cursor notebook-github-cursor.mp4

配套库

库 | 描述 | 安装 | 版本 ---|---|---|--- Core | Cua 其他软件包使用的核心功能和实用程序 | pip install cua-core | PyLume | Lume 的 Python 绑定 | pip install pylume | [![PyPI](https://camo.githubusercontent.com/dc81f8cd99d66b602c71a01fa76382a22ca11ab56e576a8e3f46543306d1fea3/68747470733a2f2f696d672e7