AgentNet은 홍콩대학교 XLANG 연구실이 Moonshot AI, 스탠퍼드 대학교 및 기타 기관들과 협력하여 2025년에 공개한 최초의 대규모 데스크톱 컴퓨터 기반 지능형 에이전트 궤적 데이터셋입니다. 관련 논문 결과는 다음과 같습니다.OPENCUA: 컴퓨터 사용 에이전트를 위한 개방형 기반"는 크로스 플랫폼 GUI 운영 에이전트와 VLA(비전-언어-액션) 모델을 지원하고 평가하는 것을 목표로 합니다. 이 데이터 세트에는 Windows, macOS, Ubuntu를 포함한 22.6K개의 수동 주석이 달린 컴퓨터 사용 작업 추적 데이터와 200개 이상의 애플리케이션 및 웹사이트 데이터가 포함되어 있습니다. 시나리오는 사무용, 전문용, 일상용, 시스템의 네 가지 범주로 분류됩니다. 데스크톱 자동화, 다중 애플리케이션 프로세스, 크로스 플랫폼 에이전트의 교육 및 평가에 적합합니다.

데이터 구조 및 필드

각 샘플에는 다음이 포함되어 있습니다.

• 작업 메타데이터: 작업 번호(task_id), 지침(instruction);
• 품질 평가: 완료성, 일관성, 효율성, 난이도
• 요약 설명: 자연어 작업, 실제 작업;
• 궤적 배열: traj (연대순으로 기록된 작업 단계).

궤적 단계(traj)구조:

• 각 단계에는 인덱스, 이미지(스크린샷), 값 개체가 포함됩니다.

• 관찰(장면 관찰), 생각(사고/계획), 행동(자연어 행동), 코드(PyAutoGUI와 같은 실행 코드), last_step_correct, last_step_redundant, 그리고 반성.

  

소환

@misc{wang2025opencuaopenfoundationscomputeruse,
title={OpenCUA: Open Foundations for Computer-Use Agents},
author={Xinyuan Wang and Bowen Wang and Dunjie Lu and Junlin Yang and Tianbao Xie and Junli Wang and Jiaqi Deng and Xiaole Guo and Yiheng Xu and Chen Henry Wu and Zhennan Shen and Zhuokai Li and Ryan Li and Xiaochuan Li and Junda Chen and Boyuan Zheng and Peihang Li and Fangyu Lei and Ruisheng Cao and Yeqiao Fu and Dongchan Shin and Martin Shin and Jiarui Hu and Yuyan Wang and Jixuan Chen and Yuxiao Ye and Danyang Zhang and Dikang Du and Hao Hu and Huarong Chen and Zaida Zhou and Haotian Yao and Ziwei Chen and Qizheng Gu and Yipu Wang and Heng Wang and Diyi Yang and Victor Zhong and Flood Sung and Y. Charles and Zhilin Yang and Tao Yu},
year={2025},
eprint={2508.09123},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.AI},
url={https://arxiv.org/abs/2508.09123},
}