浙江大學、北京大學與清華大學的研究團隊，將 CUA (Computer-use agents) 從單靠滑鼠鍵盤操作，帶到 GUI 與 command line interface（CLI）協作的工作方式。HybridCUA 屬於訓練框架及模型項目，處理的是代理知道可以用 shell 之後，仍未能判斷何時使用、如何使用的問題。
連串的 GUI 操作可以由一條命令取代，但 CLI 暴露給未受訓練的代理，反而令 OSWorld 準確率下降 2.5 至 11.5 個百分點。HybridCUA-8K 收集 GUI only、CLI only，以及交錯使用兩者的軌跡，再配合 supervised fine-tuning 和 CLI-aware rewards，訓練 HybridCUA-9B 選擇較合適的操作方式。
• HybridCUA-9B 在 OSWorld 達到 53.6%，較基礎模型高 14.8 個百分點
• 平均每項任務使用 14.0 步，並可轉移至 OSWorld-MCP 及 Windows
• HybridCUA-8K 包含 5K 條混合軌跡及 3K 個已驗證 RLVR 任務
• CLI reward 分為 trajectory level 與 step level，分別鼓勵成功完成及減少失敗指令成本
儲存庫以 env_infra、online-rl 和 site 分開環境平台、GRPO 訓練流程及項目網站；前兩者透過 HTTP 的 /v1/sessions 協作，訓練器毋須自行啟動 VM 或容器。README 提供安裝腳本及 GPU、nvcc、Ray 等環境要求，但模型仍標示為 coming soon，因此目前較適合研究 Computer-use agents、GUI automation 或跨平台代理訓練的團隊閱讀資料集與訓練架構。
結果在 WindowsAgentArena 提升 4.0 個百分點，OSWorld-MCP 達 47.1%，Windows 達 36.0%，顯示 GUI 加 CLI 的方法具備一定跨平台能力；不過項目仍依賴複雜的分散式訓練環境，未提供即時可下載模型，距離一般使用者直接安裝仍有距離。