UC 버클리 연구진, 컴퓨터 사용 에이전트용 오픈 플랫폼 ‘CUA-Lite’ 공개

미국 UC 버클리 연구진이 컴퓨터 사용 에이전트(CUA)를 위한 오픈 플랫폼 ‘CUA-Lite’를 공개했다. 이 플랫폼은 에이전트, 실행 환경, 데이터, 평가·학습 체계를 하나의 구조로 묶어 데스크톱·브라우저·모바일 작업을 같은 방식으로 다룰 수 있게 한 것이 특징이다. 연구진은 그동안 관련 도구와 데이터셋, 벤치마크가 서로 다른 저장소와 인터페이스로 흩어져 있어 학습과 비교 평가가 어렵다는 점에 주목했다.

CUA-Lite는 이러한 분산 문제를 줄이기 위해 하나의 액션 스페이스와 데이터 스키마, 공통 명령 체계를 제공한다. 설치는 Python 3.12 환경에서 `uv sync --all-extras`로 가능하며, 별도의 `/dev/kvm` 없이도 Docker 호스트에서 동작하는 경량 샌드박스를 지원한다. 이에 따라 클라우드 인스턴스나 CI 환경, 중첩 컨테이너에서도 실행할 수 있다고 연구진은 설명했다.

가장 눈에 띄는 구성은 ‘Lite.OSWorld’다. 기존 OSWorld는 우분투 데스크톱을 기반으로 하지만, 과제마다 QEMU/KVM 가상머신을 사용해 중첩 가상화가 필요한 구조였다. 반면 Lite.OSWorld는 동일한 과제와 평가기를 GNOME 데스크톱 기반의 일반 Docker 컨테이너에서 재현하도록 설계됐다. 연구진은 13개 모델을 대상으로 한 비교에서 Lite.OSWorld의 점수가 기존 OSWorld 가상머신 환경과 맞아떨어졌다고 밝혔다.

플랫폼에는 이 밖에도 Lite.ScaleCUA, Lite.CUAGym, Lite.CUAWorld 등이 포함됐다. Lite.CUAWorld는 Blender, QGIS, VS Code 등 약 40개 애플리케이션으로 범위를 넓혔고, 전체적으로 3만 개가 넘는 검증 가능한 과제를 제공한다고 소개됐다. 또 ‘LiteSample’이라는 공통 지도학습 스키마를 통해 여러 환경과 에이전트, 과제 유형의 데이터를 하나의 형식으로 정리했다. 이 스키마에는 Aguvis, OpenCUA, ScaleCUA, GUI-360, GUIOdyssey, Multimodal-Mind2Web 등 10개 이상 기존 데이터셋이 전처리돼 공개됐으며, 교사 모델이 샌드박스에서 생성한 추가 롤아웃 데이터도 포함됐다.

학습과 평가도 같은 흐름으로 연결된다. lite.gym에서는 화면 입력과 행동 출력을 기준으로 에이전트와 환경을 연결하고, GPT·Claude·Gemini·Qwen3-VL·UI-TARS·Fara-7B·MAI-UI 등 10개 이상의 에이전트와 15개 이상의 벤치마크를 통합했다. 연구진은 README에서 Qwen3-VL-2B-Instruct를 Lite.ScaleCUA 데스크톱 궤적으로 미세조정했을 때 평균 에피소드 보상이 0.138에서 0.237로 올랐다고 적었지만, 이는 두 개 GPU에서 수행한 단일 설정 결과로 독립 검증된 수치는 아니라고 밝혔다.

이번 공개는 컴퓨터 사용 에이전트 연구에서 모델 성능뿐 아니라 실행 환경과 데이터, 평가 체계를 함께 표준화하려는 시도로 해석된다. 특히 일반 Docker 환경에서 벤치마크와 학습을 돌릴 수 있게 한 점은 연구 재현성과 배포 편의성을 높일 수 있는 요소로 꼽힌다.