Qwen-CUA: Native Computer Use for (almost) Everything
Qwen-CUA：纯视觉原生计算机操控，大规模迭代训练攻坚长程任务
🧭 原生计算机使用Agent · 大规模RL+迭代训练 ★ 深度解读
Qwen Team · Xlang Lab
仅凭截图与键鼠的原生计算机使用Agent Qwen-CUA，在八大基准上全面超越Qwen3.7并媲美GPT-5.5与Claude Opus 4.8
📌 工作参考价值（4 点）
- 可验证交互式训练范式可迁移至电商/推荐Agent：构建4万可验证任务 + 云端近10万vCPU并发环境完成大规模RL训练，该思路可直接用于训练电商商品操作用户界面Agent、客服流程自动化Agent。
- 长上下文视觉管理trick值得直接复用：保持20张活跃截图 + 每10步折叠旧截图，既保留近期视觉证据又维持前缀稳定以改进KV缓存重用，可迁移到需要长步骤的购物引导、商品浏览、多页面操作场景。
- 迭代式数据刷新与RL任务校准：每轮用当前模型分析失败案例，针对弱领域补充SFT数据、重校准RL任务（仅保留有提升空间的样本），可应用于推荐策略Agent的渐进式优化，避免过度重复无效训练。
- 混合动作空间（GUI操作+Bash命令）：实验证明混合操作能大幅缩短交互轮次，对电商自动化（如批量商品上下架、价格调整）可直接借鉴，但需注意当前模型的路由策略尚未完美，可配合显式路由监督提升实用性。