Cua:Mac用户狂喜!这个开源框架让AI直接接管你的电脑,快速实现AI自动化办公

本文涉及的产品
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
简介: Cua是一个结合高性能虚拟化与AI代理能力的开源框架,能在Apple Silicon上以接近原生性能运行虚拟机,并让AI直接操作系统应用。

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💻 "Mac用户狂喜!这个开源框架让AI直接接管你的电脑,开发效率翻倍"

大家好,我是蚝油菜花。你是否也经历过这些效率困境——

  • 👉 写代码时在文档、终端和浏览器间反复切换,注意力碎片化
  • 👉 重复性工作消耗大量时间,却找不到合适的自动化方案
  • 👉 想用AI辅助办公,又担心隐私泄露和系统安全...

今天要介绍的 Cua ,正在重新定义Mac生产力!这个由trycua团队打造的开源神器:

  • 性能怪兽:基于Apple Virtualization.Framework,虚拟机性能达原生90%
  • AI实体化:让语言模型直接操作VS Code、浏览器等应用
  • 安全沙盒:所有操作在隔离环境运行,主机系统零风险
  • 多模型支持:同时接入OpenAI/Anthropic等主流AI

已有开发者用它自动修复代码错误,文末附保姆级部署指南——你的Mac准备好迎接「AI同事」了吗?

🚀 快速阅读

Cua是一个专为MacOS设计的开源AI代理框架。

  1. 核心功能:结合虚拟化与AI代理能力,支持安全隔离环境下直接操作系统应用
  2. 技术原理:基于Apple Virtualization.Framework实现高性能虚拟机,通过Python绑定控制AI行为

Cua 是什么

Cua

Cua 是 trycua 团队推出的开源项目,为 macOS 用户提供高性能的虚拟化和 AI 代理功能。Cua基于苹果的 Virtualization.Framework,支持在 Apple Silicon 上创建运行 macOS 和 Linux 虚拟机,性能接近原生水平(约90%)。

基于 Cua,用户能将 AI 从聊天工具转变为直接操作系统的智能助手,提升开发、自动化办公和智能助手的效率。其沙盒化设计确保所有操作在隔离环境中进行,既发挥AI潜力又保障系统安全。

Cua 的主要功能

  • 高性能虚拟化:在 Apple Silicon 上运行 macOS 和 Linux 虚拟机,性能接近原生
  • AI 代理操作:AI 在虚拟机中操作应用(如浏览器、VS Code)
  • 安全隔离:所有操作在沙盒环境中运行,保护主机系统
  • 多应用支持:AI 同时操控多种程序,实现复杂任务
  • 兼容多种模型:支持 OpenAI、Anthropic 等 AI 模型
  • 任务自动化:提供任务脚本支持,方便用户定义 AI 的操作流程

Cua 的技术原理

  • Apple 的 Virtualization.Framework:苹果提供的虚拟化底层框架,确保虚拟机运行效率接近原生系统
  • 沙盒化环境:限制虚拟机对主机资源的访问,防止潜在安全风险
  • AI 代理框架:支持通过任务脚本定义复杂操作流程
  • 多模型支持:可灵活切换不同AI模型应对各类任务
  • 任务轨迹记录:完整记录AI操作过程用于调试优化
  • Python 绑定:开发者可用Python脚本控制AI代理行为

如何运行 Cua

1. 仅需虚拟机管理功能

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

2. 完整AI代理功能

安装Lume CLI

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

安装Python库

pip install cua-computer cua-agent[all]

示例代码

from cua.computer import Computer
from cua.agent import ComputerAgent, LLM, AgentLoop, LLMProvider

async with Computer(verbosity=logging.DEBUG) as macos_computer:
  agent = ComputerAgent(
      computer=macos_computer,
      loop=AgentLoop.OPENAI,
      model=LLM(provider=LLMProvider.OPENAI)
  )

  tasks = ["Look for a repository named trycua/cua on GitHub."]

  for task in tasks:
    async for result in agent.run(task):
      print(result)

资源


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