CUA-Gym

CUA-Gym是一个用于强化学习且具有可验证奖励（RLVR）的计算机使用智能体任务集合。每个任务将一个自然语言指令与可执行的设置工件以及一个用于程序化检查任务完成情况的Python奖励函数配对。数据集旨在为计算机使用智能体、GUI智能体、RLVR和程序化奖励设计、合成任务生成、可执行的桌面和Web评估以及后训练数据过滤和扩展研究提供研究环境。当前公开预览版包含从CUA-Gym任务池中随机采样的一个子集，包含7,897个任务，23,691个原始任务文件，未压缩的本地工件大小约为160 MB。数据集涵盖264种应用类型，其中5,322个任务带有难度标签，2,575个任务暂无难度标签。主要应用类别包括LibreOffice套件（Calc、Writer、Impress）、多应用场景、VSCode、PDF以及模拟Web应用（如Instagram模拟、HubSpot模拟、Google Docs模拟、Outlook Web模拟、Google Sheets模拟等）。数据集采用两层Hugging Face布局：1）`data/`目录下的Parquet元数据表，用于快速浏览和程序化过滤；2）`artifacts/`目录下的压缩工件存档，包含原始可执行任务包。每个任务包包含`task.json`、`reward.py`以及一个设置工件（如`.py`、`.sh`、`.xlsx`、`.docx`、`.pptx`文件）。通过Dataset Viewer暴露的`tasks`表包含15个字段，包括任务ID、指令、应用类型、应用家族、平台、难度、设置工件类型、设置步骤数、设置文件数、是否包含真实值、存档路径、存档成员、任务JSON成员、奖励成员和设置文件成员列表。需要注意的是，部分Web任务设置和奖励文件需要CUA-Gym-Hub模拟应用端点。公开版本将这些端点存储为占位符（如`__CUA_GYM_GMAIL_URL__`），而非硬编码的托管URL。为了可靠使用，用户需要自行部署相应的CUA-Gym-Hub应用，设置`url_variables.json`中列出的端点变量，并在运行设置或奖励代码之前具体化提取的任务文件。发布方托管的`xlang.ai`端点仅作为参考和冒烟测试使用，不应作为大规模训练或评估的依赖。由于工件存档包含创建文件、修改本地状态、打开应用程序和运行奖励检查的Python和Shell脚本，因此必须将任务视为不受信任的可执行工件，建议在一次性虚拟机或容器中运行，避免在个人工作站上运行设置脚本，并禁用对私有文件、凭证、云令牌和生产服务的访问。

CUA-Gym is a collection of computer-usage agent tasks for reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR). Each task pairs a natural language instruction with executable setup artifacts and a Python reward function for programmatically checking task completion. The dataset is designed to provide a research environment for computer-usage agents, GUI agents, RLVR and programmatic reward design, synthetic task generation, executable desktop and web evaluation, and post-training data filtering and scaling research. The current public preview includes a randomly sampled subset from the CUA-Gym task pool, containing 7,897 tasks, 23,691 raw task files, with uncompressed local artifacts of approximately 160 MB. The dataset covers 264 application types, with 5,322 tasks labeled for difficulty and 2,575 tasks currently unlabeled. Major application categories include the LibreOffice suite (Calc, Writer, Impress), multi-application scenarios, VSCode, PDF, and simulated web applications (e.g., Instagram simulation, HubSpot simulation, Google Docs simulation, Outlook Web simulation, Google Sheets simulation). The dataset adopts a two-layer Hugging Face layout: 1) Parquet metadata tables under the `data/` directory for quick browsing and programmatic filtering; 2) compressed artifact archives under the `artifacts/` directory containing the original executable task packages. Each task package includes `task.json`, `reward.py`, and a setup artifact (e.g., `.py`, `.sh`, `.xlsx`, `.docx`, `.pptx` files). The `tasks` table exposed via the Dataset Viewer contains 15 fields, including task ID, instruction, application type, application family, platform, difficulty, setup artifact type, number of setup steps, number of setup files, presence of ground truth, archive path, archive member, task JSON member, reward member, and list of setup file members. Note that some web task setup and reward files require CUA-Gym-Hub simulated application endpoints. The public version stores these endpoints as placeholders (e.g., `__CUA_GYM_GMAIL_URL__`) rather than hard-coded hosted URLs. For reliable usage, users need to deploy the corresponding CUA-Gym-Hub applications themselves, set the endpoint variables listed in `url_variables.json`, and concretize extracted task files before running setup or reward code. The publisher-hosted `xlang.ai` endpoints are for reference and smoke testing only and should not be relied upon for large-scale training or evaluation. Since artifact archives contain Python and Shell scripts that create files, modify local state, open applications, and run reward checks, tasks must be treated as untrusted executable artifacts. It is recommended to run them in disposable virtual machines or containers, avoid running setup scripts on personal workstations, and disable access to private files, credentials, cloud tokens, and production services.

原始信息汇总

CUA-Gym 数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称: CUA-Gym
• 许可证: CC-BY-4.0
• 语言: 英语 (en)
• 任务类别: 强化学习、文本生成
• 数据集规模: 1K < n < 10K（当前版本包含 7,897 个任务）
• 配置: 单个配置 tasks

数据集定位与用途

CUA-Gym 是一个面向计算机使用智能体的可验证任务集合，专门用于带可验证奖励的强化学习（RLVR）。每个任务包含：

• 自然语言指令
• 可执行的设置工件
• 用于程序化检查任务完成情况的 Python 奖励函数

预期研究用途:

• 计算机使用智能体与 GUI 智能体研究
• RLVR 与程序化奖励设计
• 合成任务生成
• 可执行桌面与网页评估
• 训练后数据过滤与规模缩放研究

数据集结构

仓库布局

text README.md stats.json url_variables.json data/ tasks.parquet artifacts/ cua_gym_tasks_v1.tar.zst scripts/ materialize_dataset_urls.py

任务包结构

每个任务在归档文件中以独立目录形式存在，包含：

• task.json：任务配置
• reward.py：奖励函数
• 设置工件文件（格式不定）：initial_setup.py、initial_setup.sh、initial_setup.xlsx、initial_setup.docx、initial_setup.pptx

元数据表字段

字段	说明
id	稳定任务标识符
instruction	展示给智能体的自然语言任务指令
app_type	应用或环境标签（如 libreoffice_calc、vscode、instagram_mock、multi_apps）
app_family	粗粒度应用家族（desktop_office、desktop、mock_web、multi_apps、other）
platform	粗粒度平台（desktop、web、cross_app）
difficulty	难度标签（部分任务未标注）
setup_kind	设置工件类型（如 py、sh、xlsx、docx、pptx）
num_setup_steps	原始任务配置中的设置动作数量
num_setup_files	配置引用的设置工件数量
has_ground_truth	是否包含 ground_truth 字段
archive_path	包含原始任务包的归档文件路径
archive_member	归档内的任务目录
task_json_member	归档内 task.json 的路径
reward_member	归档内 reward.py 的路径
setup_file_members	归档内设置工件文件的路径

数据集统计信息

指标	数值
任务总数	7,897
原始任务文件数	23,691
未压缩工件大小	约 160 MB
app_type 取值数量	264
已标注难度的任务数	5,322
未标注难度的任务数	2,575

主要应用类别

• libreoffice_calc（LibreOffice 表格）
• libreoffice_writer（LibreOffice 文档）
• libreoffice_impress（LibreOffice 演示）
• multi_apps（多应用组合）
• vscode（代码编辑器）
• pdf（PDF 相关）
• 模拟网页应用，如：instagram_mock、hubspot_mock、google_docs_mock、outlook_web_mock、google_sheets_mock

使用说明

数据加载

python from datasets import load_dataset tasks = load_dataset("xlangai/CUA-Gym", "tasks", split="train")

任务过滤

python calc_hard = tasks.filter( lambda row: row["app_type"] == "libreoffice_calc" and row["difficulty"] == "hard" )

下载原始任务包

bash huggingface-cli download xlangai/CUA-Gym --repo-type dataset --local-dir ./CUA-Gym-data --include "artifacts/cua_gym_tasks_v1.tar.zst" "scripts/materialize_dataset_urls.py" "url_variables.json" "data/tasks.parquet"

解压归档

bash mkdir -p ./cua_gym_tasks tar --zstd -xf ./CUA-Gym-data/artifacts/cua_gym_tasks_v1.tar.zst -C ./cua_gym_tasks

关键注意事项

• 自托管网页端点: 部分网页任务的设置和奖励文件需要使用 CUA-Gym-Hub 模拟应用端点。公开版本将端点存储为占位符（如 __CUA_GYM_GMAIL_URL__），用户需自行部署对应应用并设置环境变量。
• 安全执行: 设置和奖励文件是可执行代码，应仅在隔离的虚拟机、容器或沙箱中运行。
• 已知限制: 奖励仅评估最终环境状态；部分任务缺少难度标签；模拟网页任务可能缺失真实网络行为。

引用信息

bibtex @misc{cua-gym, title = {CUA-Gym: Scaling Verifiable Training Environments and Tasks for Computer-Use Agents}, author = {{CUA-Gym Team}}, year = {2026}, howpublished = {url{https://huggingface.co/datasets/xlangai/CUA-Gym}} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

CUA-Gym是一个专为可验证奖励强化学习设计的计算机操作智能体任务集合。其构建方式采用双层Hugging Face架构：上层为Parquet格式的元数据表，存储于data/目录下，支持快速浏览与程序化筛选；下层为压缩的工件档案，存放于artifacts/目录中，包含原始可执行任务包。每个任务均由自然语言指令、可执行的设置工件以及用于编程化核查任务完成情况的Python奖励函数组成，从而构建出结构清晰、功能完备的训练环境。

特点

该数据集拥有丰富多样的特性：涵盖7,897个任务，涉及264种应用类型，包括LibreOffice办公套件、VS Code、PDF以及多种模拟网络应用如Instagram和HubSpot等。任务按平台划分为桌面、网页与跨应用三大类，并附有难度标签。尤为突出的是，所有任务均配备可编程奖励函数，可对最终环境状态进行自动化评分，为强化学习提供客观、可重复的验证基准。

使用方法

使用CUA-Gym时，首先通过Hugging Face的datasets库加载元数据表进行任务筛选。随后下载并解压工件档案，利用提供的脚本将网络端点占位符替换为自行部署的CUA-Gym-Hub服务地址。最后，读取每个任务的task.json配置文件，执行设置步骤准备环境，将指令交付给智能体，并调用reward.py计算得分。注意，所有可执行代码应在隔离的虚拟机或容器中运行以确保安全。

背景与挑战

背景概述

CUA-Gym是由xlang.ai团队于2026年发布的一个面向计算机使用智能体（Computer-Use Agents）的可验证训练任务数据集。该数据集旨在为强化学习与可验证奖励（RLVR）提供程序化的评估环境，其核心研究问题在于如何通过可执行的桌面与网页任务，推动智能体在真实图形用户界面（GUI）环境中的自主操作能力。数据集包含7,897个任务，覆盖LibreOffice、VS Code、PDF以及多种模拟网页应用（如Instagram、HubSpot等），并提供配套的Python奖励函数与设置脚本。通过引入合成数据生成与细粒度任务标签（如难度、应用类型），CUA-Gym为计算机使用智能体的后训练数据筛选、规模扩展研究以及程序化奖励设计奠定了基础，对强化学习与自主代理领域具有重要影响力。

当前挑战

CUA-Gym所解决的领域挑战主要来自两个方面。其一，计算机使用智能体面临的核心难题是缺乏可规模化、可验证的训练环境。传统基准测试多依赖人工评估或静态轨迹，难以支持强化学习中对奖励信号准确性与自动化要求。CUA-Gym通过程序化奖励函数与可执行任务包，有效缓解了评估标准不一致与反馈延迟问题。其二，数据集构建过程中面临异构环境适配与安全执行挑战。任务涵盖桌面与网页应用，涉及多种设置脚本（如Python、Shell、Office文档），需要精心设计跨平台、跨应用的统一接口。同时，任务执行需在隔离的虚拟机或容器中进行，以防止恶意操作污染宿主系统，而模拟网页应用缺失真实网络行为（如认证、限流）也限制了任务保真度，这些均为数据集的大规模部署与泛化提出了严峻考验。

常用场景

经典使用场景

CUA-Gym作为一套精心构建的可验证计算机使用智能体任务集合，天然适用于强化学习与可验证奖励（RLVR）的研究范式。每个任务都配备了自然语言指令、可执行的初始化脚本以及Python编写的奖励函数，使得研究者能够在高度结构化的环境中训练和评估智能体的交互能力。该数据集特别适合用于桌面和Web场景下的GUI智能体训练，覆盖LibreOffice、VS Code、PDF处理以及多种模拟Web应用如Instagram、HubSpot、Google Docs等，为构建通用计算机操作智能体提供了标准化的训练平台。

解决学术问题

CUA-Gym直面了计算机使用智能体领域中训练环境匮乏和任务可验证性不足的瓶颈问题。学术研究长期受困于缺乏大规模、多领域、可复现的智能体训练基准，导致强化学习方法在真实计算机操作任务上进展缓慢。该数据集引入了程序化奖励机制，使得任务完成度能够被自动、无偏地度量，有效解决了人工评估成本高、主观性强的问题。这种设计极大地推动了可验证奖励强化学习（RLVR）从理论走向实践，为研究智能体泛化能力、多步规划能力和环境交互策略提供了坚实的数据基础。

衍生相关工作

CUA-Gym的发布催生了多项前沿研究工作，特别是在数据集构建方法论和智能体训练范式层面。其基于可验证奖励的RLVR框架启发了后续研究者将类似机制引入视频游戏、机器人操控等更广泛的决策问题中。数据集的异构任务设计——涵盖Python脚本、Shell脚本、Office文档等多种初始化方式——推动了关于多模态环境理解和跨平台智能体的研究。此外，围绕该数据集涌现出一批关于任务难度标注自动化和合成数据生成策略的工作，为构建更大规模、更高质量的智能体训练生态提供了重要参考。