摘要
DeepGym 是面向 coding 与 computer-use 的 sandboxed RL/evaluation environment。2026-10-19 更新重点是 provider computer/tool agents、stream-safe trace、uncertain write 与 settle-before-verdict。（来源：2026-10-19 CUA 开源项目审计）
核心内容
基本信息
- 实体类别：Agent environment、rollout 与 verifier infrastructure。
- 关键名称或版本：窗口内提交
ddd1c837192c、798d6e83e6e；最近 release 为 v0.5.0。 - 时间范围：本页核实 2026-10-19 实质更新。
重要事实
- 丢失、截断或 timeout 的 write response 标为 uncertain 且不自动重试；非 GET write 只有经过 trusted settle command 后 final verifier 才能给 verdict。（来源：2026-10-19 CUA 开源项目审计）
- Tool route 在 offline namespace 执行并做 credential redaction，但 body-dispatch API 与 CLI provider egress 仍有明确权限扩大边界。（来源：2026-10-19 CUA 开源项目审计）
- 截止提交五类 CI checks 成功；许可证为 PolyForm Noncommercial 1.0.0，商业使用需单独授权。（来源：2026-10-19 CUA 开源项目审计）
关系与影响
它为 Execution-Based Agent Evaluation 提供“写入未稳定则不给分”的工程契约，可直接减少 CUA rollout 中 unknown outcome 被误判为成功。
分歧与变化
本次更新是 environment/runtime，不包含已验证的 policy update；不能仅因服务 RL 训练就归为严格 Agentic RL。（来源：2026-10-19 CUA 开源项目审计）
相关页面
- 概念：Execution-Based Agent Evaluation、Agent RL Environment、Computer-Use Agent
- 实体：无
- 主题：Browser and Computer-Use Agents、Agent Harness 与 Agentic RL 开源生态
来源
待核实问题
- 需在真实 provider、Daytona、写后异步任务与 adversarial verifier 环境中复现。