dappOS 推出 xBubble：一個為您學習並使用 AI 的 AI 代理

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派發任務專屬的 AI 解決方案多數 AI 產品給使用者一個空白框和一組強大的工具。使用者必須決定哪個模型適合該任務、要串接哪些工具、如何格式化輸出，以及當結果不如預期時如何補救——而且每當有新模型出現時，就得重新學習這套決策樹。 xBubble 採取不同的做法。它提供使用者一個派發層。一段簡短的請求不會被送到通用的 AI 代理，而是傳給最能理解並執行它的指定代理。Bubble Pilot 讀取使用者的意圖、辨識任務類型，並將請求導向 Bubble Engine 已經建構並測試過的解決方案。這就是 xBubble 所謂的低提示詞 AI（low-prompt AI）。其目標並非移除使用者意圖。使用者仍然描述他們想要什麼。目標是移除操作 AI 的負擔。模型選擇、提示詞結構、技能撰寫、工具選擇與結果測試，都從使用者身上移轉到系統中。 Bubble Engine：為使用者打造 AI 解決方案的系統 Bubble Engine 是 xBubble 中代替使用者學習 AI 的部分。它是系統背後的解決方案工廠。針對指定任務，Bubble Engine 運用 AI 編碼代理生成解決方案變體、建構測試框架、組合候選模型與工具，並根據任務範例與品質標準評估輸出。最強的路徑會成為一份 SOP（標準作業程序）：一個可重複使用的解決方案，每當類似請求出現時即可派發。 Bubble Engine 並非依賴固定的提示詞模板，而是能夠針對指定任務生成任務邏輯、測試不同的執行路徑並修訂解決方案。Bubble Engine 在將 SOP 發佈至 xBubble 的派發層之前，也會測試其通用性。這改變了進步的單位。一個通用的 AI 代理需要時間與努力才能交付可靠的結果。xBubble 則是從已經針對特定任務類型設計好的解決方案開始。 Bubble Pilot：使用 AI 的 AI Bubble Pilot 是 xBubble 中代替使用者使用 AI 的部分。它是執行階段的派發層，將 Bubble Engine 的解決方案轉化為交付的結果。它讀取使用者的簡短觸發指令、辨識任務類型、檢查是否有匹配的 SOP，並將請求導向最佳可用的解決方案。如果有專屬的 SOP 適合，使用者會獲得一條為任務最佳化的執行路徑。如果沒有專屬 SOP 完全契合，Pilot 會退而採用通用代理，讓使用者仍能完成任務。使用者端的改變很簡單。選擇正確模型、工具與解決方案的工作，從使用者的腦袋移到了系統中。使用者陳述目標。Bubble Pilot 挑選路徑。Bubble Engine 早已建構好那條路徑。隨著時間推移，反覆出現的退而求其次（fallback）請求也能告訴 Bubble Engine 接下來該建構什麼。當使用者一再要求某個尚未有專屬 SOP 的任務時，該模式即成為解決方案生成與測試的候選。每一個新的 SOP 都擴展了 Bubble Pilot 可派發的範圍。每一次派發決策都讓系統獲得更多訊號，了解低提示詞執行在哪些地方最有用。 xBubble 以完整的 AI 代理產品形式推出，而非單一功能的預覽版。它具備 10 種以上的核心能力，組織為兩種模式並搭配多種執行環境，呼應使用者實際使用 AI 的方式。 Bubble Computer Bubble Computer 是 xBubble 的端到端專案工作區。它將 xBubble 完整的能力堆疊統合成單一執行路徑，讓橫跨研究、寫作、設計與驗證的請求得以作為一個專案交付，而不是拼湊多個會話而成的串接。當 Bubble Pilot 偵測到多步驟工作時，會將請求導向 Bubble Computer，沙盒環境隨即啟動、專屬技能依需求載入，整個專案端到端執行，使用者無須管理中間步驟。在單一次 Computer 執行中，xBubble 可以研究主題、起草文件、生成視覺素材、驗證主張並交付最終產出。使用者只需陳述目標一次。Bubble Computer 處理模型選擇、工具導向、技能載入與步驟協調。交付的是工作成果，而非關於工作的對話。 Bubble Personal Bubble Personal 是 xBubble 的本地環境模式。它將雲端 AI 帶回家，作為一個安全的解決方案，用於需要存取使用者自有機器的工作，跨越本地檔案、瀏覽器、應用程式與排程運作。Bubble Personal 可以自動化需要個人帳戶的網站操作、從使用者的行事曆與收件匣生成晨報、整理數千張照片，或在夜間收集市場資料到使用者的雲端硬碟。 Bubble Personal 採用沙盒化執行模型。安裝、下載與系統層級的變更都發生在雲端容器內，並在任務完成後銷毀。在使用者的機器上，僅執行明確授權的動作，不安裝任何軟體，也不修改環境。繁重運算與高風險操作留在 Bubble Cloud 中，乾淨的結果則回流到本地工作區，讓使用者享有雲端規模的能力，卻無本地環境的風險。支援的任務 xBubble 有兩種模式：fast 與 work。fast 模式設計給研究等簡單的日常任務，而 work 模式運用 SOP 交付穩定、專業的成果。目前我們已支援以下任務類型： xBubble 是為那些知道自己要什麼、卻不想學習 AI 如何操作、也不想花時間與 AI 進行多輪對話的使用者所打造的。 xBubble 背後的核心產品論點很簡單：AI 應該學習 AI。AI 應該使用 AI。使用者只需陳述目標。 Bubble Engine 負責學習。它研究模型行為、測試哪些工具與技能能串接在一起，並建構可重複使用的執行路徑。Bubble Pilot 負責使用。它讀取每一個請求並派發至正確的路徑。使用者要求成果並獲得結果。 DAPPOS 將持續強化 Bubble Engine 為更複雜任務建構 AI 解決方案的能力。這將為更多任務帶來更佳的效能。隨著 Bubble Engine 建構出更多 SOP，xBubble 也能將更多請求從通用代理導向任務最佳化的執行路徑，以更短的回應時間獲得更佳的效能。目標很簡單：使用者應該花更少時間操作 AI，花更多時間使用其成果。 DAPPOS 是一家專注於為一般使用者與專業人士打造低門檻 AI 產品的人工智慧公司。該公司已從 Polychain、Binance Labs、Sequoia China、IDG Capital 與 OKX Ventures 等頂尖投資者獲得超過 2,000 萬美元的資金。了解更多：https://medium.com/@dappos.com

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原始資訊

ID：d5ca663911

來源：CoinTelegraph

發佈：2026-05-11 12:30:00

分類：一般 · 導出分類 neutral

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