复旦大学与通义实验室联合提出ToolCUA，旨在优化计算机使用代理（CUA）在GUI与工具调用之间的选择。研究表明，直接连接工具未能提升模型性能，反而导致准确率下降。ToolCUA通过生成混合轨迹数据，帮助模型学习何时使用GUI或工具，从而提高任务执行效率。在OSWorld-MCP上的评测结果显示，ToolCUA取得46.85%的准确率，显著优于其他模型，展示了其在复杂任务中的有效性和灵活性。