c/ua download for Linux

This is the Linux app named c/ua whose latest release can be downloaded as cua-computer-serverv0.1.6sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.

 
 

Download and run online this app named c/ua with OnWorks for free.

Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:

- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.

- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.

- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.

- 4. Bu web sitesinden OnWorks Linux çevrimiçi veya Windows çevrimiçi öykünücüsünü veya MACOS çevrimiçi öykünücüsünü başlatın.

- 5. Yeni başladığınız OnWorks Linux işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.

- 6. Uygulamayı indirin, kurun ve çalıştırın.

EKRAN GÖRÜNTÜLERİ:


c/ua


AÇIKLAMA:

Cua is a Docker-based framework that facilitates the deployment and management of computer-use AI agents. It provides a sandboxed environment where agents can perform tasks on macOS and Linux virtual machines, supporting various AI models and ensuring safe execution. Cua is particularly useful for developers looking to test and run AI agents in controlled settings.



Özellikler

  • Deploys AI agents in Docker containers for isolation
  • Supports macOS and Linux virtual machine environments
  • Compatible with multiple AI models and providers
  • Provides a sandboxed setup for safe agent execution
  • Includes examples and notebooks for quick start
  • Facilitates testing and development of AI-driven applications


Programlama dili

Python


Kategoriler

AI Aracıları

This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/c-ua.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.



En yeni Linux ve Windows çevrimiçi programları


Windows ve Linux için Yazılım ve Programları indirebileceğiniz kategoriler