Cua — инфраструктура для агентов, которые работают с компьютером как человек: кликают, печатают, скроллят, открывают приложения. Сервис поднимает виртуальные машины и контейнеры на Linux, Windows, macOS и Android, а управляет ими агент через один открытый драйвер с интерфейсом MCP и CLI. Нужно это тем, кто обучает, тестирует и оценивает computer-use агентов — и делает это не на одной машине, а на сотнях параллельно.
Основа всего — Cua Driver. Это бинарник под MIT-лицензией, который умеет отправлять клики и нажатия клавиш в выбранное окно, не угоняя системный курсор и фокус. То есть агент работает с приложением, пока ты продолжаешь пользоваться своим компьютером. Драйвер читает дерево доступности, снимает состояние окна и запускается в трёх режимах: как MCP stdio-сервер, как долгоживущий демон или как разовая shell-команда. Работает на macOS, Windows и Linux. На нём уже построен computer-use в Hermes, Clicky, H Company и Factory Droid.
Дальше идёт Cua Sandbox — рантайм, который поднимет одноразовое GUI-окружение из Python. Локально это Docker, QEMU или Apple VZ, в облаке — машины Cua. Когда одной песочницы мало, включается Cua Fleets: тёплые пулы предзагруженных машин, которые можно занять за миллисекунды, а при простое они сворачиваются до нуля. Отдельно есть Cua Bench — инструмент для написания собственных бенчмарков и гимов (это не готовый набор задач Cua-Bench, о нём ниже), и Lume — управление macOS-виртуалками на Apple Silicon через Virtualization.framework.
Покрытие по системам выглядит так:
- Linux — Ubuntu-контейнеры или полные VM с браузером, терминалом, Python и установкой пакетов;
- Windows — 11 и Server 2025 для нативных приложений, легаси-софта и работы с файлами;
- macOS — Sequoia и Tahoe на запатентованном стеке виртуализации Cua, рассчитанном на тысячи машин;
- Android — виртуалки с установкой APK, тапами, свайпами и мультитачем.
Данные можно получать двумя путями. Либо направляешь свой цикл обучения или оценки на живые пулы машин: занял окружение, прошёл задачу, собрал награду, отпустил. Либо пропускаешь всю обвязку — Cua сама прогонит роллауты и отдаст готовые датасеты траекторий, упакованные под твой пайплайн и разбитые по задачам и платформам. В задачи можно встроить оценщиков, которые проверят, выполнена ли цель. Для отдельных наборов доступны золотые траектории с человеческой проверкой и пошаговой разметкой, а планку приёмки (модель, уровень сложности, микс платформ) задаёшь сам.
Есть ещё Cua-Bench — готовый набор экспертных задач, на котором лучший фронтир-агент пока закрывает 6 из 25 заданий в KiCad.
Локально песочницы запускаются через открытый фреймворк Cua Sandbox под MIT-лицензией. Оплата по факту использования — только за облачный Cua Fleet: от $0.044625 за vCPU в час и $0.0223125 за гигабайт памяти в час. По безопасности — SOC 2 Type I, возможны развёртывание on-prem и вариант BYOC.
Блог