DAPPOS משיקה את xBubble: סוכן בינה מלאכותית שלומד ומשתמש בבינה מלאכותית עבורך

הודעה לעיתונות.

סינגפור, 13 במאי 2026 – היום, DAPPOS משיקה את xBubble, סוכן AI עם צורך מינימלי בפרומפטים עבור משתמשים שרוצים תוצאות, לא סשנים של כוונון פרומפטים. xBubble הופכת בקשות קצרות לעבודה שניתן לספקה (deliverable) בתחומי תמונה ווידאו, אתרים, מסמכים ופתרונות מתוזמנים, ללא בדיקת מודלים, הרכבת כלים או כישורי “vibe coding”.

xBubble בנויה על שני מערכות ליבה: Bubble Engine, שמייצר ובודק SOPs ייעודיים למשימה עבור סוכני AI, ו-Bubble Pilot, שקורא את בקשת המשתמש ומנתב אותה לפתרון הזמין הטוב ביותר.

“AI עוצמתי כבר לא מחייב משתמשים ללמוד AI,” אמר צוות DAPPOS. “xBubble הופכת את מערכת היחסים. אנחנו גורמים ל-AI ללמוד AI, ואנחנו גורמים ל-AI להשתמש ב-AI, כך שהמשתמשים לא צריכים. המערכת מתפתחת מהר יותר מכל משתמש, וממנפת AI בצורה יעילה יותר מכפי שהם יכולים.”

למה AI עם מעט פרומפטים

היכולות של AI משתפרות במהירות, והגישה כבר אינה המגבלה. אבל ככל שהמודלים נעשים חזקים יותר, פער השימושיות מתרחב. אותו מודל שמפיק תוצאות מקצועיות עבור משתמשי-על מחזיר לעיתים קרובות פלט מאכזב עבור כל השאר.

משתמשי-על לומדים כיצד כל מודל מתנהג, חוקרים שילובים של כלים ומיומנויות, מריצים מחזורי דיבוג, ולומדים מחדש את מדריך ההפעלה בכל גרסה חדשה. צוואר הבקבוק עבר מיכולת המודל לשימושיות המודל: האם משתמשים רגילים יכולים להפוך מטרות לפתרון ה-AI הנכון בצורה אמינה.

xBubble סוגרת את הפער הזה באמצעות היפוך מערכת היחסים. Bubble Engine עושה את הלמידה. Bubble Pilot עושה את השימוש. המשתמשים רק מציינים את המטרה.

הגישה עם מעט פרומפטים

ניתוב פתרונות AI ייעודיים למשימה

רוב מוצרי ה-AI נותנים למשתמשים תיבה ריקה וכלים עוצמתיים, ומשאירים להם להחליט איזה מודל מתאים, אילו כלים לשרשר, וכיצד להתאושש כשאין פגיעה במטרה. xBubble נותנת למשתמשים שכבת ניתוב.

Bubble Pilot קורא את הכוונה, מזהה את סוג המשימה, ומנתב לפתרון ש-Bubble Engine כבר בנתה ובדקה. המשתמשים עדיין מתארים מה הם רוצים. המטרה היא להסיר את הנטל של תפעול ה-AI, לא את כוונת המשתמש. בחירת מודל, מבנה פרומפט, כתיבת מיומנויות, בחירת כלים ובדיקת תוצאות עוברים מהמשתמשים אל המערכת.

Bubble Engine: מערכת שבונה פתרונות AI

Bubble Engine הוא מפעל הפתרונות. עבור משימה מוגדרת, הוא משתמש בסוכני קוד מבוססי AI כדי לייצר וריאציות של פתרונות, לבנות תשתיות בדיקה, לשלב מודלים וכלים מועמדים, ולהעריך פלטים מול דוגמאות משימה וקריטריוני איכות. המסלול החזק ביותר הופך לנוהל תפעול סטנדרטי (SOP): פתרון שניתן לשימוש חוזר ונשלח בכל פעם שמופיעה בקשה דומה, לאחר שה-Engine בודקת את הרב-שימושיות שלו.

Bubble Pilot: AI לשימוש ב-AI

Bubble Pilot היא שכבת הניתוב בזמן ריצה. היא קוראת טריגר, מזהה את סוג המשימה, ובודקת האם קיים SOP תואם. אם יש התאמה, המשתמש מקבל מסלול ביצוע מותאם למשימה; אם לא, Pilot חוזרת לסוכן כללי.

בקשות חוזרות במצב fallback מיידעות מה Bubble Engine תבנה בהמשך. דפוסים חוזרים הופכים למועמדים ל-SOPs חדשים.

זמין כבר היום

xBubble מושקת כמוצר מלא עם יותר מ-10 יכולות ליבה המאורגנות בשני מצבים.

Bubble Computer

סביבת עבודה מקצה לקצה לפרויקטים של xBubble. כאשר Bubble Pilot מזהה עבודה מרובת שלבים, הוא מנתב ל-Bubble Computer, שבה סביבת sandbox עולה ומיומנויות ייעודיות נטענות לפי צורך. בתוך הרצה אחת, xBubble יכולה לחקור נושא, לנסח מסמכים, לייצר נכסים ויזואליים, לאמת טענות, ולספק פלט סופי. המשתמש מציין את המטרה פעם אחת; Bubble Computer מטפלת בבחירת מודל, ניתוב כלים ותיאום שלבים.

Bubble Personal

מצב סביבת-המחשב המקומית של xBubble פועל על פני קבצים מקומיים, דפדפנים, אפליקציות ולוחות זמנים, ומבצע אוטומציה לפעולות באתרי אינטרנט הדורשות חשבונות אישיים, יוצר סיכומי בוקר מהיומן ותיבת הדואר, מארגן תמונות, או אוסף נתוני שוק במהלך הלילה.

Bubble Personal משתמשת במודל ביצוע מבודד (sandboxed): התקנות ושינויים ברמת המערכת מתבצעים בתוך קונטיינרים בענן שנמחקים לאחר השלמת המשימה. על מחשב המשתמש, מתבצעות רק פעולות שאושרו במפורש, כאשר חישוב כבד ופעולות מסוכנות נשמרים ב-Bubble Cloud ותוצאות נקיות זורמות חזרה מקומית.

משימות נתמכות

xBubble פועלת בשני מצבים: fast (משימות יומיות פשוטות) ו-work (משתמש ב-SOPs לתוצאות יציבות ומקצועיות). סוגי משימות נתמכים: הכתבה קולית, טקסט לדיבור, אווטאר מדבר, מחקר עומק, יצירת מצגות, יצירת מסמכים, בדיקת עובדות, משימות מתוזמנות, יצירת פוסטרים, יצירת תמונות, יצירת וידאו, ופיתוח אתרים.

נבנה עבור תוצאות

xBubble נבנתה עבור משתמשים שיודעים מה הם רוצים אבל לא רוצים ללמוד כיצד מפעילים AI. התזה המרכזית: AI צריך ללמוד AI. AI צריך להשתמש ב-AI. משתמשים מציינים מטרות.

מבט קדימה

DAPPOS תמשיך לשפר את יכולתו של Bubble Engine לבנות פתרונות למשימות מורכבות יותר. ככל שנבנים יותר SOPs, xBubble מנתבת יותר בקשות לעבר ביצוע מותאם-משימה, ומספקת ביצועים טובים יותר וזמן תגובה נמוך יותר. משתמשים אמורים להשקיע פחות זמן בתפעול AI ויותר זמן בשימוש בתוצאות.

אודות DAPPOS

DAPPOS היא חברת AI המתמקדת במוצרי AI בעלי חסם כניסה נמוך עבור משתמשים כלליים ואנשי מקצוע. החברה גייסה למעלה מ-20 מיליון דולר ממשקיעים מובילים, כולל Polychain, Binance Labs, Sequoia China, IDG Capital ו-OKX Ventures.

למידע נוסף: https://medium.com/@dappos.com

איש קשר לתקשורת

Bree
COO
marketing@dappos.network

_________________________________________________________________________

Bitcoin.com אינה מקבלת כל אחריות או חבות, ולא תישא באחריות, בין אם במישרין ובין אם בעקיפין, לכל הפסד, נזק, תביעה, עלות או הוצאה מכל סוג, בין אם בפועל, לכאורה או תוצאתיים, הנובעים מתוך או בקשר עם השימוש ב, או ההסתמכות על, כל תוכן, מוצרים או שירותים המוזכרים במאמר זה. כל הסתמכות על מידע כזה היא באחריותו הבלעדית של הקורא.