看到 cua 这个开源项目：AI 不止写代码，还能直接用电脑。driver 负责点鼠标、敲键盘、开应用，云桌面池按需开机器，还有专门做 computer-use 决策的小模型和评测基准。

我的取舍是把 cua 当基础设施层看：把 Claude Code、Cursor 这类 agent 接上它的 driver，才去在真实桌面里跑平日重复的那几步操作；本地跑 GUI Docker、QEMU、macOS 虚拟机，云和本地共用同一套 SDK，先从单个固定流程试起。

边界也要想清楚：跨 多步骤、界面常变的任务可靠性还没验证，别直接放手让它碰生产环境。

更大的信号是姿态：整条链路 MIT 协议开源，"AI 用电脑"这层基础设施正在从各家 agent 的私有能力变成公共组件，接下来的差别在任务规划和执行可靠性。

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