2026-05-31站内改写7 分鐘閱讀更新: 2026-05-31

別光給Agent加Tool了，它根本選不明白！復旦×通義提出全新CUA訓練正規化

復旦大學和通義實驗室聯合提出ToolCUA，解決混合GUI-Tool動作空間中的路徑選擇難題。ToolCUA-8B在OSWorld-MCP上達到46.85%準確率，超過Claude-4-Sonnet。透過兩階段訓練（資料合成與線上強化學習），模型學會何時使用GUI或工具，顯著提升任務成功率與效率。

來源量子位作者: Jay

別光給Agent加Tool了，它根本選不明白！復旦×通義提出全新CUA訓練正規化 – 量子位

Jay 2026-05-31 22:25:18

來源：量子位

下一代CUA訓練正規化

復旦×通義團隊投稿

量子位 | 公眾號 QbitAI

給Agent同時接上GUI操作和工具呼叫，準確率反而下降了。

模型根本不會在GUI和Tool之間選擇。該點按鈕的時候去調API，該調API的時候又死磕選單，兩頭亂竄，越幫越忙。

為應對這一挑戰，復旦大學和通義實驗室MobileAgent團隊聯合提出ToolCUA，一個面向GUI-Tool混合動作空間的Computer Use Agent。

核心目標就一個：讓模型學會什麼時候走GUI，什麼時候切Tool，什麼時候不該調工具。

結果相當能打。

ToolCUA-8B在OSWorld-MCP上拿到46.85%準確率，超過Claude-4-Sonnet，逼近Claude-4.5-Sonnet。

程式碼、模型權重已全面開源。

混合動作空間下的路徑困惑

傳統的CUA主要依賴原子化GUI操作，例如點選、輸入、拖拽、滾動。這類操作泛化性強，只要介面上能看到按鈕，理論上模型就能點；但它也有明顯短板：步驟長、誤差容易累積，在複雜任務中很容易出現cascading errors。

相反，tool calls或API-based operations往往更高效、更精確。例如在LibreOffice裡批次處理表格，GUI-only方案可能需要一串冗長的選單點選和引數配置，而工具呼叫可能一個API就能完成。

看起來最自然的方案，是讓Agent同時擁有GUI和Tool。但實驗發現一個非常反直覺的事實：直接把tools接到強模型上，並不會自動提升效能。

在hybrid GUI-Tool action space中，Agent每一步都站在一個岔路口：左邊是GUI，右邊是Tool。GUI泛化強但慢，Tool快但依賴覆蓋與上下文條件。如果模型缺少路徑選擇能力，就會出現兩類典型失敗:

Tool underuse：明明有更高效的工具，模型仍然幾乎只走GUI路線。

Tool overuse：模型頻繁呼叫工具，但呼叫時機不對、呼叫粒度不對，反而降低任務成功率。

論文將這個問題定義為optimal GUI-Tool path selection：在長程任務中動態決定何時使用GUI actions、何時呼叫tools，從而形成更高效、更可靠的執行路徑。

上圖左側的表格直接給出了這個反直覺現象：一旦把tools接到強模型上，結果並不總是更好。

Qwen3VL-8B幾乎不使用工具，平均tool calls只有0.003，準確率從29.0%降到28.2%；Qwen3VL-235B則明顯更傾向於呼叫工具，平均tool calls達到6.10，步驟數從25.9降到17.4，但準確率反而從41.1%降到38.1%。

Claude系列同樣說明了這一點。

Claude-4-sonnet在加入工具後步驟數從23.6降到19.2，但準確率從47.7%降到43.5%；Claude-4.5-sonnet的步驟數從23.3降到19.1，但準確率從61.9%降到48.4%。

這說明，混合動作空間真正難的不是有沒有工具，而是模型在GUI和Tool之間會不會選路。

第一階段：資料合成與Tool-Bootstrapped RFT

要讓模型學會GUI-Tool path selection，首先需要高質量的interleaved GUI-Tool trajectories。但現實中，這類資料非常稀缺。

真實工具介面往往應用相關、覆蓋不完整，而且維護成本高；而收集真實GUI-Tool混合軌跡又需要複雜的環境接入和人工標註。

已有GUI資料雖然規模很大，但大多是GUI-only trajectories，只教模型如何點選和輸入，並沒有告訴模型何時應該用工具替代冗長GUI操作。

ToolCUA的第一步，就是把這些GUI-only資料盤活，並順勢完成第一階段的hybrid bootstrapping。

論文提出Interleaved GUI-Tool Trajectory Scaling Pipeline：從已有GUI軌跡出發，利用MLLM合成grounded tool library，再將GUI-only trajectories轉換成interleaved GUI-Tool trajectories。

整個pipeline可以概括為三個步驟:

1、Trajectory-aware synthetic tool library construction。

對每條GUI軌跡，模型會分析任務目標、動作序列和截圖描述，從真實操作流程中抽象出可呼叫的工具。

例如從Chrome設定流程中抽象出chrome_open_language_settings，從LibreOffice表格操作中抽象出讀取工作簿資訊、建立透視表等工具。

這些工具不是憑空生成的API模板，而是grounded in concrete trajectory behavior，也就是從真實GUI行為中抽象出來的工具能力。

2、Tool trajectory generation with next-state grounding。

給定合成工具庫和原始GUI軌跡，MLLM生成一個功能等價的tool-only trajectory，併為每一步預測tool response。

隨後透過next-state grounding，將工具執行效果錨定到原始GUI軌跡中的下一幀截圖，驗證工具步驟和可見狀態變化是否一致。

3、Interleaved GUI-Tool trajectory generation。

最後，系統不會簡單地把所有GUI操作都替換成工具，而是隨機取樣部分工具呼叫，再替換回對應GUI子序列，形成多種GUI與Tool交錯的軌跡。

這個設計非常關鍵：它讓模型看到不同tool availability下的決策邊界，也自然產生GUI -> Tool和Tool -> GUI的critical switching steps。

最終，ToolCUA的資料中大約包括了4k個unique tools，覆蓋fine-grained、mid-grained、coarse-grained多級粒度，大約有180k steps資料用於warmup SFT，還從critical steps中sample出5k條用於single-turn RL。

基於這些資料，ToolCUA進一步執行Tool-Bootstrapped GUI RFT。這一階段的目標，不是直接學完整長程策略，而是先給模型打下一個可用的hybrid foundation。

具體來說，ToolCUA先在D_all上進行warmup SFT，學習多模態工具呼叫知識，包括工具用途、引數、返回結果，以及工具執行後的狀態變化。

隨後，模型在D_critical上進行single-turn RL，在明確的GUI-Tool switching steps上取樣多個completion，並透過反饋校準模型在區域性邊界上的選擇。

這一階段做的事情是：先把interleaved GUI-Tool資料合成出來，再讓模型先學會會用工具和在區域性切換點上別選錯。

Online Agentic RL與Tool-Efficient Path Reward

如果說第一階段解決的是模型先要進入hybrid action space，那麼第二階段解決的就是：模型如何在真實環境裡學會trajectory-level的路徑選擇。

ToolCUA的第二階段是Online Agentic RL。這一步不再只最佳化單步動作，而是在真實GUI-Tool environment中進行long-horizon rollout，讓模型學習完整任務軌跡上的路徑選擇。

團隊首先構建了同時具備GUI actions和Tool calls的高可用Sandbox用於agentic RL，並且為工具返回結果設計了更加結構化的格式便於模型理解。

Agentic RL最佳化的核心是Tool-Efficient Path Reward:

其中，R_fmt和R_acc分別是標準格式獎勵與任務成功獎勵；R_tool和R_length則是ToolCUA專門設計的兩項軌跡級獎勵，並且它們只在成功軌跡上啟用，避免模型從失敗執行裡學到錯誤偏好。

第一項是Tool Appropriateness Reward (R_tool)。

在資料構建時，每個任務會帶一個task-level的tool-beneficial標記：t_b = 1表示這個任務適合用工具，t_b = -1表示這個任務不適合用工具。與此同時，c表示整條軌跡裡的tool calls數。

於是，R_tool獎勵的不是工具呼叫更多，而是更精確的兩種行為:

對於適合工具的任務，成功軌跡裡確實呼叫了工具。

對於不適合工具的任務，成功軌跡裡反而沒有亂用工具。

它要解決的正是前面提到的hybrid confusion：有些模型明明該用工具卻不用，有些模型則在不該用的時候亂用。R_tool的作用，就是把工具是否合適這件事從任務成功裡單獨拎出來訓練。

第二項是Path Efficiency Reward (R_length)。

這裡，s是當前軌跡的步數，\bar{s}是同組rollout的平均步長，S_max是最大執行步數。ToolCUA不拿一個固定閾值來判定長還是短，而是做group-relative comparison:

如果某條成功軌跡比組內平均更短，就給線性bonus。

如果更長，就做衰減。

這樣設計的好處是，模型會自然傾向於探索更短的成功路徑。而在很多場景裡，更短的路徑恰恰意味著：用一個高層工具替代一長串冗餘GUI操作。因此，R_length本質上是在鼓勵模型發現更高效的GUI-Tool execution path。

所以，這一階段的核心並不是讓模型呼叫更多工具，而是讓它學會兩件事：什麼時候工具真的合適，什麼時候這條執行路徑真的更短。

OSWorld-MCP上達到46.85%，相對提升約66%

ToolCUA主要在OSWorld-MCP上評測。這個benchmark在傳統OSWorld的基礎上引入了hybrid GUI-Tool action space，覆蓋典型GUI actions、150+ tools和主流桌面應用，適合衡量模型在真實混合動作空間中的執行能力。

評測指標包括:

Accuracy：任務成功率

TIR (Tool Invocation Rate)：是否做對任務，並且在tool-beneficial tasks中使用工具，並在non-tool-beneficial tasks中避免工具

ACS (Average Completion Steps)：平均完成步數，衡量執行效率

ToolCUA-8B在OSWorld-MCP上取得46.85% accuracy，相比Qwen3-VL-8B-Instruct baseline的28.23%，相對提升約66%。

同時，ToolCUA超過了GUI-Owl-1.5-8B(43.84%)、Gemini-3.1-Pro(41.14%)和Claude-4-Sonnet(43.54%)，並接近Claude-4.5-Sonnet(48.35%)與GUI-Owl-1.5-32B(48.05%)。

更重要的是效率指標。ToolCUA的ACS僅為14.93 steps，是表中所有模型裡最低的。這說明ToolCUA不只是完成了更多工，也學會了用更短路徑完成任務。

與Qwen3-VL-8B-Instruct相比，ToolCUA的overall TIR從8.41%提升到24.32%，ACS從19.34降到14.93。這說明模型不僅更會做任務，也更會判斷什麼時候應該呼叫工具。

在訓練階段，Online Agentic RL只使用單應用Linux任務，並刻意排除了multi_apps domain，用於OOD驗證。

結果顯示，在held-out multi_apps任務上，ToolCUA從baseline的9.8%和pre-online RL stage的18.5%提升到23.9%。

在具體應用域上，ToolCUA也有明顯提升。例如在libreoffice_calculation上從19.6%提升到34.8%，在vs_code上從66.7%提升到94.4%。

更進一步，ToolCUA還在WindowsAgentArena上進行評測。

儘管訓練資料和sandbox都來自Linux桌面環境，ToolCUA在unseen Windows desktop apps上達到33.8% accuracy，超過Qwen3-VL-8B-Instruct的26.4%、Qwen3-VL-32B-Instruct的30.9%，也超過Qwen3-VL-235B-A22B的32.1%。

這說明ToolCUA學到的並不只是某些特定任務模板，而是更接近一種可遷移的hybrid action orchestration能力。

為什麼ToolCUA真正學會了選路

ToolCUA的提升到底來自哪裡？論文裡的ablation很清楚地給出三條結論。

第一，如果沒有interleaved GUI-Tool trajectory data，online RL本身學不會可靠的tool use。

當去掉offline interleaved GUI-Tool bootstrapping，直接從Qwen3-VL-8B-Instruct baseline開始做online agentic RL時，模型的overall accuracy雖然也會繼續上升，但它很難真正學會穩定的工具呼叫行為。

最典型的現象是：TIR長期偏低，訓練後期也只到約15%；tool calls在大部分訓練過程中都接近0。

這說明，僅靠trajectory-level online reward，並不足以讓一個GUI-centric base model自然長出靠譜的hybrid switching能力。模型需要先透過interleaved supervision獲得工具知識和切換先驗。

第二，如果沒有Tool-Efficient Path Reward，模型學不會穩定且高效的路徑。

同樣在rl_dynamics裡可以看到，去掉R_tool和R_length後，只保留標準的R_acc與R_fmt，accuracy曲線會明顯更不穩定，在訓練step 8-11左右出現下降，最終與完整ToolCUA之間有大約7個點的差距。

與此同時，TIR和tool-calls也沒有穩定上升趨勢，trajectory length也缺少持續下降。

這說明，任務成功獎勵本身不足以教會模型什麼時候工具是合適的和什麼路徑才是真正高效的。

第三，Hybrid GUI-Tool training比pure GUI training更有效。

論文進一步比較了pure GUI training和hybrid GUI-Tool training。

GUI-only pipeline從baseline 29.03%提升到SFT後34.93%，再到agentic RL後42.05%；而GUI+Tool pipeline中，RFT已經達到38.13%，完整ToolCUA進一步達到46.85%。

這表明hybrid GUI-Tool action space本身就是一個更高保真的訓練環境。模型不只是學visual grounding，也在這個過程中學會何時應該用結構化工具替代冗餘GUI操作。

WindowsAgentArena的結果也說明，這種訓練正規化帶來的不是單點收益，而是更強的跨平臺泛化能力。

真正的GUI-Tool協同

為了更直觀地理解ToolCUA的能力，可以看兩個實際案例。

第一個是LibreOffice Calc任務：使用者要求在一個名為Sheet2的新sheet中建立兩個pivot tables，分別統計product和sales channel對應的total revenue。

GUI-only方法通常需要選擇資料範圍、開啟選單、配置欄位、確認引數，步驟冗長且容易出錯。

ToolCUA則先呼叫工具讀取workbook資訊和sheet內容，識別資料結構與欄位位置，然後直接呼叫create_pivot_table生成透視表。

這個案例展示的不是工具永遠比GUI好，而是: 當任務核心是結構化表格操作時，Tool可以繞過脆弱的逐步GUI導航，用更確定的方式完成任務。

第二個案例來自VS Code。任務是將/home/user/data1和/home/user/data2兩個資料夾加入當前workspace。

ToolCUA先連續呼叫add_folder工具，把兩個目錄加入VS Code workspace。

這一步非常適合工具呼叫，因為路徑明確、操作結構化、目標可驗證。

但工具呼叫完成後，VS Code彈出了Do you trust the authors?的信任確認對話方塊。

這個狀態不是簡單tool call就能閉環的。

此時ToolCUA切換回GUI action，點選Yes, I trust the authors。

完成介面上的最後一步。

這正是ToolCUA想解決的問題：它不是試圖用Tool替代所有GUI，也不是退回純GUI操作，而是在真實環境裡學習兩種action space的協同與切換。

Hybrid action training，下一代CUA訓練正規化

在agent熱潮的推動下，computer use agent正在更積極地探索真實世界裡的落地路徑。

ToolCUA為社群揭示了一個關鍵現象：一旦進入hybrid action space，現有CUA和部分強基座模型會出現明顯的路徑困惑，甚至導致準確率下降。

團隊透過staged training paradigm在hybrid action training上做了一次有益探索，並驗證了這一路線的有效性。

接下來，更值得繼續和推進的方向，是構建更大規模的CUA工具，訓練更大規模的CUA基座模型，讓CUA原生具有hybrid actions的能力，更好地解決人類複雜問題。

專案網站：https://x-plug.github.io/ToolCUA/

程式碼倉庫：https://github.com/X-PLUG/ToolCUA

模型地址：https://huggingface.co/mPLUG/ToolCUA-8B

Mobile-Agent系列：https://github.com/X-PLUG/MobileAgent

Jay

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