近期研究致力于构建能够执行复杂图形用户界面（GUI）计算机任务的自主智能体，有望彻底改变人机交互方式。尽管已取得令人鼓舞的成果，但现有工作主要聚焦于短期交互，并依赖仅基于结果的验证机制，因而限制了其在真实GUI应用场景中的可扩展性——这些场景通常要求长期任务的分解与执行。为此，本文提出VeriGUI，一个新型的可验证长链GUI数据集，旨在促进通用GUI智能体在真实计算机环境中的开发与评估。该数据集强调两个关键维度：（1）长链复杂性，即任务被分解为一系列相互依赖的子任务，涵盖数百个步骤，且明确设计为允许任意子任务作为有效起点；（2）子任务级可验证性，支持在每个子任务内采用多样化的探索策略，同时确保每个子任务的目标均可验证且保持一致性。VeriGUI数据集涵盖桌面端与网页端的GUI任务轨迹，均由人类专家进行标注。基于多种具备不同基础模型的智能体在VeriGUI上开展的大量实验表明，当前智能体在处理长周期任务时存在显著性能差距，凸显出GUI智能体亟需更强的规划与决策能力。