最近在忙家里的事没怎么刷推，打开推发现前阵子满屏的小龙虾不见了，之前推特上全是小龙虾的教程我也试着安装操作过，最后都不了了之，看别人写的挺简单，到自己亲自动手操作发现有很多的问题，根本不是那么简单，还的不停的训练优化！ 对于我这种普通人来说根本不想成为 AI 专家，我更希望的是让AI帮我更简单直接的处理问题，比如我一句话说完，你帮我把事情做完，而不是研究怎么使用AI 但现实是很多 AI 产品，已经复杂到像在学编程。尤其做图片和视频的时候特别明显，对于普通用户是真的不友好，同一句需求，不同 prompt 能跑出完全不同的结果，很多时候需要不停调 prompt，改半小时，最后 AI 还是没理解你真正想表达什么 我感觉这才是现在 AI 最大的问题：模型越来越强，但普通人的使用门槛也越来越高 最近看到@dappOS_com 做的 xBubble ，我反而觉得它思路挺对的，对于普通用户更友好 @xBubble_ai 是 @dappOS_com 做的一个 AI Agent 产品，它想解决的就是普通人不会写提示词的问题。大多数人应该都不想天天去研究：哪个模型写代码更强、哪个模型做图更好、哪个参数该怎么调。比如我的需求就是最后能直接给我结果就行 我去刚试了一下，用xBubble 做了一个任务，也理解了它和普通 AI Agent 的区别在哪，不需要给他很多指令，不需要懂广告语，直白的说你想要什么，指令输出就能给你满意的图文 我就丢给他一句话：帮我生成一张图特朗普为主的东方特饮的广告图 正常情况下，这种需求需要自己选模型、写提示词、调参数，甚至反复重做。但在 xBubble 里，我只负责提需求。Bubble Pilot 会先理解我的目标，自动判断这是一个图片创作任务，然后把任务分发到最合适的 SOP 和执行链路。而且它不会固定使用某一个模型，而是自己判断当前任务更适合什么模型、什么工作流，以及哪些工具组合成功率更高。如果没有现成方案，它还会自动生成多种执行路径，持续测试和验证结果，最后选择效果最好的那个输出 而那些验证过、成功率高的流程，又会被沉淀成可复用的 SOP 同样的指令其他AI根本无法生生你所需要的内容，差距一目了然！ xBubble 就做到了，会聊天就能用 AI 先说 Bubble Pilot。 我现在使用AI 遇到最大的问题除了不会问，还有就是是不会选模型、不会写提示词、不会拆任务 Pilot 类似一个总调度，你把需求说出来，它会自动去匹配对应的 SOP 技能，自己判断该怎么做、调用什么能力、需要走哪条流程。如果没有现成方案，它还会切到通用 Agent 接着执行，尽量把事情做完 另一个是 Bubble Engine 可以说就是AI 在自己训练自己，同一个任务，它会同时生成好几套执行方案，再去测试、筛选，最后把效果最好的那套沉淀成 SOP。后面再碰到类似问题，处理速度会越来越快，结果也会越来越稳定 除了智能调度，它现在还有两种运行模式 Bubble Computer 更偏云端，像写研究、做设计、生成图片、剪视频这种复杂任务，直接交给云端多 AI 协同处理，用户只负责提需求 Bubble Personal 是本地模式，可以直接操作你自己的文件、浏览器、应用和日程，但前提是经过授权。很多高风险操作也不会留在本机，而是在云端沙箱执行完直接销毁，安全性这块考虑得挺细 现在很多 Agent 每次都像临场发挥，结果很不稳定 但 xBubble 是提前把很多任务训练成成熟流程，下次类似需求直接调用 所以它做出来的东西，会更稳定，也更接近普通人真正能用的状态 现在越来越觉得，AI 后面真正拼的，可能不是谁模型参数更大，是怎样更简单的使用，不是让用户学习 AI，而是让 AI 自己学习 AI，从而让普通人更简单的使用AI。 @BTC_Alert_