01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
LiteSampleは、デスクトップ、ブラウザ、モバイルにまたがる理解、画面要素の特定、複数手順の操作などのデータを、共通形式で表現します。基本構成は、画像へのパスを持つimages、会話形式の入出力を持つmessages、対象環境やタスク種別などを持つmetadataです。この統一形式を教師あり学習用データの保存や出力に利用し、モデルごとの差はエージェント別のアダプターで各モデル向けの形式に変換します。LiteSample自体がモデル間の入出力差をすべて直接解消したり、学習や評価の品質を保証したりするものではありません。
02 / IN PRACTICE
LiteSampleの活用例
異なる公開データセットやエージェントの実行履歴をLiteSampleへ変換し、同じ処理基盤から教師あり学習用データとして出力する用途が考えられます。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
利用時はimages、messages、metadataの対応関係と、metadata内のプラットフォームおよびタスク種別を確認します。モデル固有形式への変換には対応するアダプターが必要です。
参考資料
GitHub - cua-lite/cua-lite: CUA-Lite: An Open Platform for Computer-Use Agents (新しいタブで開きます)CUA-Lite: An Open Platform for Computer Use Agents (新しいタブで開きます)cua-lite/lite/data/preproc/AGENTS.md at main · cua-lite/cua-lite (新しいタブで開きます)用語の説明や活用例に関連する参考資料です。

