Tutorial Grok Bot: creare un agente di ricerca AI settimanale

Che cos’è Grok Bot?

Grok Bot è l’app per agenti di SpaceXAI, disponibile tramite Cursor, per creare Bot nominati che mantengono ruolo e conversazione tra un’attività e l’altra. È separata dall’app di chat Grok e da Grok Build, la CLI per il coding.

Il ciclo di Grok Bot funziona in modo diverso rispetto alla maggior parte degli altri assistenti AI. Tu definisci un risultato, il bot lavora tra le app e i siti web toccati dal compito e restituisce o il lavoro finito o una domanda che richiede il tuo giudizio. Mantiene preferenze stabili e contesto di ruolo tra le conversazioni, anche se tutto ciò che cambia di settimana in settimana appartiene a un file che il Bot legge, non alla sua memoria.

Per maggiori informazioni, ti consiglio di leggere la nostra guida a Grok Bot.

Come funzionano Bot, Skill e Routine in Grok Bot

Ci servono quattro termini per questo tutorial su Grok Bot. La guida di SpaceXAI ai Bot e ai computer cloud e le guide prodotto li definiscono così:

• Bot: un agente con un nome, un lavoro, la sua conversazione e un contesto salvato.
• Computer cloud: una macchina persistente condivisa da ogni Bot sul tuo account, con un proprio browser, file e terminale. Continua a funzionare anche quando chiudiamo il laptop.
• Skill: un insieme di istruzioni per svolgere un compito, controllare il risultato e sapere quando chiedere approvazione.
• Routine: un incarico che dice a un Bot quando eseguire un compito, secondo una pianificazione o dopo un evento supportato.

Questo ordine segue la guida ufficiale a skill e routine, che mette i test prima della pianificazione.

I Grok Bot condividono un unico computer cloud?

Sì. Le FAQ di Grok Bot indicano che il computer appartiene al tuo account, non a un singolo Bot. Ogni Bot può vedere cookie del browser, accessi salvati e file su quel computer, anche se ogni Bot ottiene uno schermo separato per il proprio compito nel browser.

Terremo inizialmente il flusso di lavoro di Scout su pagine pubbliche. Se in seguito accediamo a DataCamp, Notion o a un altro servizio, ogni Bot può usare quella sessione. Eliminare Scout non garantisce la rimozione di file condivisi o dello stato di accesso, quindi dobbiamo disconnetterci e ripulire ciò che non vogliamo più sia disponibile ad altri Bot.

Un account, un computer, molti Bot. Immagine dell’autore.

Creare con Grok Bot uno Scout di apprendimento DataCamp settimanale

Lo Scout legge un profilo del discente e il time budget, quindi restituisce un piano breve. Il nostro discente conosce Python e i concetti base degli LLM, è nuovo all’orchestrazione di agenti e ha quattro ore questa settimana. Il nostro percorso AI Agent Fundamentals dura sei ore, quindi l’intero track non ci sta.

Il limite di quattro ore fissa un cutoff; il formato di output indica quando il piano è completo.

Cosa deve restituire lo Scout Bot?

Per ogni risorsa, lo Scout deve restituire i seguenti dettagli dalla pagina del corso: 

• Titolo e link
• Tipo (corso, track, progetto o tutorial)
• Livello (base, intermedio o avanzato)
• Durata (se indicata sulla pagina)
• Motivo della selezione
• Posizione nella sequenza

Dovrebbe concludere con il tempo totale e un obiettivo settimanale. Se una pagina non riporta la durata, la risposta è "non indicata", non una stima.

Per il nostro discente, bastano tre risorse verificate. Lo Scout può restituirne meno se il materiale disponibile non rispetta obiettivo, livello o budget.

Ogni motivo dovrebbe riferirsi a questo discente. "Presuppone il livello di Python che il discente ha già e consolida i concetti del corso Base precedente" spiega la scelta. "Copre gli AI agent" no. Anche l’ordine ha bisogno di un motivo, ad esempio completare il corso base prima di un progetto che dà per acquisite le stesse idee.

Perché gli snippet di ricerca non bastano

Gli snippet di ricerca possono essere obsoleti o omettere livello e durata. Lo Scout può usarli per trovare candidati, ma deve leggere la pagina DataCamp prima di aggiungere una risorsa al piano.

Dobbiamo inserire questa regola nelle istruzioni. Un sito può comunque bloccare il Bot, richiedere un login o mostrare un CAPTCHA. In tal caso, il Bot dovrebbe chiederci di intervenire.

Come accedere a Grok Bot

Per via della collaborazione tra SpaceXAI e Cursor, ci sono due modi per accedere a Grok Bot

Piani Grok Bot

Grok Bot non ha un livello gratuito permanente. Al momento Cursor offre una prova limitata come credito di utilizzo. L’accesso a pagamento è incluso in un piano Cursor idoneo o in un abbonamento SuperGrok. In entrambi i casi, si accede con Cursor.

L’account ufficiale di Grok Bot afferma ora che tutti gli abbonati SuperGrok e Cursor Pro hanno accesso e che i limiti settimanali di utilizzo sono stati azzerati per tutti gli utenti. Quando l’abbiamo controllata, la pagina di assistenza di Cursor non rifletteva ancora ogni parte di quell’annuncio, quindi conferma lo stato attuale sulla pagina dei piani o dentro l’app quando lo stai leggendo.

Per account che collegano SuperGrok, Cursor Help descrive ancora il collegamento come una concessione di utilizzo permanente che non modifica il piano Cursor. Cursor conta gli step degli agenti e i token, non i messaggi, quindi controlla Usage and Billing prima dell’esecuzione della ricerca e del test della Routine.

Impostazioni privacy e piattaforme supportate

Grok Bot richiede l’archiviazione dei dati nel cloud. Non si avvierà se il tuo account Cursor usa la Legacy Privacy Mode. Modifica l’impostazione nella dashboard della privacy di Cursor.

Grok Bot supporta macOS su Apple silicon o Intel, Windows su x64 o Arm64 e iPhone su iOS 18 o successivo. Se usi Linux, Android o iPad, controlla l’elenco delle piattaforme supportate quando lo leggi perché il supporto potrebbe essere cambiato.

Gli abbonamenti includono utilizzo settimanale, ma Cursor non pubblica un numero unico valido per ogni piano. Una prova fornisce credito di utilizzo per una finestra di 7 giorni e un singolo compito grande può consumarlo.

Passo 1: Installa Grok Bot e crea il Bot

Non servono chiavi API, un ambiente di sviluppo locale o un login DataCamp per la ricerca in sé. Iniziare i corsi è un passaggio a parte e può richiedere un account. L’installazione richiede pochi passaggi, mentre la descrizione del Bot merita più attenzione dell’installer.

Installa e accedi

Scarica l’app desktop dalla pagina di onboarding di Grok Bot, poi seleziona la build per la tua macchina. Accedi tramite browser con il tuo account Cursor. Se la tua organizzazione usa il single sign-on, segui la schermata di accesso abituale.

Il primo avvio termina in una schermata "Meet a future teammate" mentre si avvia il computer cloud. Se si blocca, chiudi completamente Grok Bot e riaprilo prima di provare altro. Se il problema persiste, aggiorna l’app desktop, chiudi e riapri del tutto, poi riapri Agent Computer e dagli tempo per completare. Usa Recover e Reset solo come ultima risorsa, perché Reset può eliminare lavoro non ancora sincronizzato.

App desktop Grok Bot dopo l’accesso. Immagine dell’autore.

Scrivi una descrizione che duri oltre questa settimana

Crea il Bot con New o Cmd/Ctrl+N, seleziona Create new agent, poi apri Bot actions → Edit Profile. Chiamalo Scout e dagli il titolo DataCamp Learning Scout.

La descrizione contiene regole valide ogni settimana. L’argomento di questa settimana va altrove. Aggiungi regole come queste:

• Seleziona contenuti di apprendimento DataCamp e allineali a un livello di abilità e a un budget di tempo dichiarati.
• Considera questo profilo come contesto permanente, non come compito. Attendi un messaggio separato prima di iniziare la ricerca.
• Usa solo l’argomento e il budget di tempo del compito corrente. Non riutilizzare un argomento da conversazioni precedenti.
• Apri la pagina DataCamp di ogni candidato prima di raccomandarlo.
• Cita livello e durata esattamente come stampati sulla pagina e scrivi "non indicata" quando la pagina omette un valore.
• Mantieni intatti i link alle fonti e non inventare mai dettagli dei corsi.
• Preferisci materiale pratico quando due risorse coprono lo stesso concetto.

Al primo tentativo di configurazione, Scout ha trattato il profilo come un compito attivo e ha iniziato un piano ETL non correlato. L’ho fermato, ho creato uno Scout nuovo e ho aggiunto le due regole di attesa qui sotto: 

• Fai una domanda di chiarimento quando l’obiettivo di apprendimento è ambiguo, invece di indovinare.
• Non creare mai account, non iscriverti e non acquistare nulla.

Il nuovo Bot ha poi atteso un compito separato invece di iniziare dal suo profilo.

Uno Scout dedicato tiene anche la routine settimanale fuori da una chat generale lunga, così ogni esecuzione porta solo il contesto necessario ai piani di apprendimento.

È importante inserire limiti nel profilo in modo che si applichino anche quando una routine gira senza che la osserviamo. Tieni inoltre il profilo abbastanza corto da poterlo rivedere quando cambia il lavoro di Scout. Il Passo 2 gestisce argomento e limite di tempo.

Il profilo di Scout contiene regole di ricerca durevoli. Video dell’autore.

Passo 2: Scrivi il primo compito di ricerca del Bot

Possiamo assegnare a Scout un compito in linguaggio naturale, ma la richiesta deve comunque contenere dettagli. La documentazione suggerisce di nominare risultato, fonti, limiti, output e il punto in cui il Bot deve fermarsi per la revisione.

Cosa va nel profilo e cosa nel messaggio?

Profilo e messaggio rispondono a domande diverse:

• Il profilo dice come lavora lo Scout. 
• Il messaggio dice cosa deve fare questa settimana. 

Dopo, la skill memorizza i passaggi, mentre ogni esecuzione della routine legge gli input più recenti.

Il profilo copre già i controlli delle pagine e i link alle fonti. Nel messaggio, indica il livello del discente e il compito di questa settimana, chiedi qualche risorsa entro quattro ore e ferma il Bot per la revisione.

Abbiamo inviato il primo compito come un unico messaggio e non abbiamo aggiunto vincoli mentre Scout lavorava:

Build me a weekly DataCamp learning plan.

The learner is comfortable with Python, understands basic LLM concepts, is new to AI agent orchestration, and has 4 hours available this week. 
They prefer practical, hands-on material over theory.

Search current DataCamp content on AI agents. 
Open each candidate's resource page before you consider it. 
Pick a small number of resources whose page-listed durations total 4 hours or less, and order them from foundations toward practical application.
For each resource, return the title, the content type, the level and duration exactly as printed on the page, the link, one sentence on why it fits this learner, and its position in the order. 
Then give me the total time and one learning objective for the week.

Do not use search snippets as evidence. 
If a page does not list a duration or a level, write "not listed" instead of estimating. 
If the goal is too broad to plan against, ask me before you continue.

Stop after the plan. 
Do not enroll me in anything.

Scout ha avviato la ricerca nel browser e ha restituito un piano da rivedere. La prima risposta usava il livello sbagliato per un corso, che ho corretto al Passo 4.

Crea il file settimanale del discente

La memoria del Bot non è un registro affidabile dei dettagli che cambiano. Crea /workspace/learner-profile.md sul computer condiviso e usalo come fonte di verità per ogni esecuzione settimanale.

# Learner profile

Current goal: AI agent orchestration
Weekly budget: 4 hours
Background: Comfortable with Python and basic LLM concepts
Preference: Practical, hands-on resources
Completed resources: None

Aggiorna questo file quando cambiano obiettivo, budget o elenco dei completati. Scout dovrebbe leggerlo prima di ogni piano e fermarsi se manca o non è aggiornato.

Passo 3: Rivedi la ricerca nell’Agent Computer di Grok Bot

La conversazione mostra strumenti, file, domande e approvazioni. Agent Computer mostra clic, digitazione, navigazione e stato. Uscire da una delle due viste non interrompe il lavoro.

Cosa osservare in Agent Computer

Controlla che lo Scout apra ogni pagina del corso invece di affidarsi a uno snippet di ricerca. Nota anche una risorsa che respinge e il motivo del rifiuto.

Se si blocca, verifica i problemi di accesso, CAPTCHA e approvazioni menzionati prima. Completa solo il passaggio bloccato prima di restituire il controllo. Non incollare password nella chat; usa la richiesta di segreto sicuro.

La vista del computer mostra che una pagina è stata visitata, ma non prova che la risposta finale sia corretta. Conserva il transcript della conversazione perché mostra quali pagine il Bot ha usato e se ha cambiato direzione.

Questo approccio browser-first si adatta al nostro flusso di lavoro DataCamp perché la pagina stessa è l’evidenza. Per i servizi con un connettore supportato, usa il connettore per dati strutturati e apri il browser solo quando la pagina necessita di un controllo visivo.

Nella nostra esecuzione, Agent Computer ha aperto la pagina canonica di Introduction to AI Agents. L’intestazione mostrava Basic e 1 hr 30 min. La durata coincideva con la risposta di Scout, ma il livello no.

Agent Computer aperto su una pagina DataCamp. Immagine dell’autore.

Passo 4: Verifica e correggi l’output del Bot

Qui rallentiamo. Mettiamo il piano accanto alle pagine DataCamp prima di accettarlo.

Controlla link, livelli, prerequisiti e tempo

Leggi il piano riga per riga. Un layout pulito può comunque nascondere un livello errato, un link rotto o un totale sbagliato. Verifica quanto segue:

• I link portano a vere pagine DataCamp con quei titoli esatti?
• Il livello dichiarato coincide con quello stampato sulla pagina?
• Il discente soddisfa ogni prerequisito elencato?
• L’aritmetica porta a quattro ore o meno usando le durate indicate sulle pagine?
• C’è una vera progressione o tre corsi per principianti intercambiabili?
• Qualcosa è entrato solo perché coincideva una parola chiave?

Dovremmo sommare le durate dalle pagine invece di fidarci del totale nel piano. Se il risultato supera le 4 ore, chiediamo a Scout di rimuovere l’elemento meno rilevante e ricalcolare.

Il primo piano di Scout conteneva Introduction to AI Agents, Building AI Agents with CrewAI e Building AI Agents with Google ADK. Le durate stampate totalizzavano 3 ore e 30 minuti, quindi il piano rientrava nel budget e lasciava 30 minuti inutilizzati.

Il problema era il livello del primo corso. Scout ha scritto Beginner, mentre la pagina canonica riportava Basic. Abbiamo inviato una correzione:

Please revise the plan using the exact level labels shown on each course page.

The Introduction to AI Agents page lists its level as Basic, not Beginner. Reopen all three pages and verify each title, level, duration, and canonical URL.

Return the same plan with only the verified corrections. Keep the total at or below 4 hours.

Scout ha riaperto tutte e tre le pagine, ha cambiato solo il primo livello e ha mantenuto il totale di 3 ore e 30 minuti. La correzione era piccola, ma ha confermato che un link valido e un’etichetta plausibile non bastano.

Primo piano accanto al piano corretto. Immagine dell’autore.

Gestisci le durate mancanti

Non dovremmo convertire XP, video o esercizi in ore. Se i campi durata non concordano, preserviamo ogni valore stampato, ne indichiamo il campo e usiamo solo il limite superiore più alto per il controllo del budget.

Salva nel profilo del Bot le regole ricorrenti

Dopo aver corretto il nostro piano, ho aggiunto alla descrizione del Bot solo la regola che dovrebbe valere ogni settimana. Un argomento o un limite di tempo una tantum rimane nel nostro file di input settimanale.

Passo 5: Salva il flusso di lavoro del Bot come Skill

Due buone pratiche per salvare i flussi di lavoro come skill:

• Non salvare il processo finché la versione manuale non funziona. Altrimenti, la skill ripeterà lo stesso problema.
• Tieni la skill mirata: una sola famiglia di fonti, un solo formato di output e un solo perimetro di approvazione. Se deve indovinare quali sistemi usare o cosa restituire, può divagare e consumare più utilizzo.

Cosa inserire nella Skill

Chiedi a Scout di salvare una Skill chiamata Weekly DataCamp Learning Plan. Dovrebbe leggere /workspace/learner-profile.md, verificare ogni prerequisito rispetto al background del discente e alle risorse completate, sommare le durate dalle pagine, restituire i campi concordati e fermarsi prima di qualsiasi azione che richieda approvazione.

Una volta salvata, richiamala con / nel composer. Se non compare, attivala in Settings → Plugins → Yours.

Skill salvata con input e validazione. Immagine dell’autore.

Testa la skill su un obiettivo diverso

Ho cambiato l’obiettivo del discente in valutazione degli LLM, ridotto il budget a 3 ore e richiamato la Skill salvata con una singola richiesta breve: "Crea il piano di questa settimana usando il profilo del discente attuale."

Scout ha usato Agent Computer e ha restituito un solo corso, LLM Application Evaluation with LangSmith, senza riportare alcuna raccomandazione dal piano sugli AI agent. Ha anche escluso pagine fuori tema e tutorial senza durata stampata.

La pagina canonica del corso mostrava due formati di durata: una stima 2 hr nel sommario e un chip 1 hr - 3 hr. Scout ha copiato il chip ma ha trattato il limite superiore come un totale fisso di tre ore. Gli abbiamo chiesto di indicare il campo usato, preservare entrambi i valori stampati e usare solo il limite superiore per il controllo del budget.

Un controllo successivo dei prerequisiti ha trovato un problema più importante: il corso richiede LLM Application Fundamentals with LangChain, che il nostro discente non aveva completato. Aprire la pagina canonica era necessario, ma la skill doveva anche confrontare i prerequisiti con il profilo del discente prima di raccomandare un corso.

Ho aggiornato la skill per confrontare ogni prerequisito con il profilo del discente e per riportare ogni campo durata in conflitto prima di scegliere le risorse.

Passo 6: Pianifica la skill come Routine settimanale di Grok Bot

Poiché il computer cloud continua a funzionare come descritto prima, una routine può girare mentre il laptop è chiuso. La testiamo prima di fare affidamento sulla pianificazione del lunedì.

Qui una pianificazione settimanale è una scelta consapevole. Eseguire la stessa ricerca ogni pochi minuti consumerebbe utilizzo anche quando i dettagli del discente e le pagine DataCamp non sono cambiati.

Imposta pianificazione, fuso orario e perimetri

Impostiamo il fuso orario in Settings → General → Agent, poi creiamo la Routine con cinque dettagli: 

• La pianificazione
• Dove leggere obiettivo e budget
• Cosa restituire
• Cosa richiede approvazione
• Cosa fare se manca una fonte

Se /workspace/learner-profile.md manca, o Scout non può progredire oltre, la routine dovrebbe segnalare il problema e fermarsi invece di riprovare in loop. Eredita le azioni bloccate di Scout, mentre l’approvazione si applica solo se in seguito aggiungiamo un’altra azione esterna. Gestisci le Routine da View conversation details → Routines.

Routine del lunedì con pianificazione e fuso orario. Immagine dell’autore.

Eseguila ora invece di aspettare lunedì

Invece di aspettare lunedì, ho avviato un test con la skill aggiornata e lo stesso profilo di valutazione LLM. La Routine ha aperto le pagine candidate, riportato tutti i campi durata di LangSmith e segnato il prerequisito LangChain come non soddisfatto.

Se non parte, verifica se è attiva, poi controlla i dettagli (pianificazione, fuso orario, Bot, fonte del discente, sessione del browser) e infine l’utilizzo residuo. Dettagli del discente mancanti o una sessione scaduta possono fermare l’esecuzione.

La routine ha lasciato LangSmith fuori dal piano, ha escluso gli altri candidati perché fuori tema, con prerequisiti non soddisfatti o senza una durata del corso indicata e ha restituito Total: 0. Riempire la settimana avrebbe infranto le regole di validazione.

L’esecuzione è apparsa nella Run history con un segno di completamento e il risultato è rimasto nella conversazione con Scout. Questo test finale ha confermato che pianificazione, Skill salvata, politica sulle durate e controllo dei prerequisiti lavoravano insieme.

Il test della routine si completa e mostra la cronologia. Video dell’autore.

Considerazioni finali

In questo tutorial abbiamo costruito un DataCamp Learning Scout attorno a un’unica fonte attuale del discente, ai controlli sulle fonti, a una skill riutilizzabile e a una routine settimanale. Il profilo conteneva le regole permanenti, la skill manteneva il metodo di ricerca e la routine forniva la pianificazione del lunedì.

Come vedi, arrivare a un’esecuzione settimanale pianificata che fa esattamente ciò che deve richiede un po’ di tentativi ed errori. I test hanno messo in luce tre problemi che una risposta rifinita potrebbe nascondere: Beginner anziché Basic, un intervallo di durata trattato come totale fisso e un prerequisito non soddisfatto. I primi due sono stati corretti riaprendo le pagine canoniche. Il terzo ha richiesto una nuova regola sui prerequisiti e un altro test della Skill prima di poterci fidare della Routine.

Da qui, possiamo aggiungere una cronologia dei completamenti per evitare raccomandazioni ripetute o creare uno Study Coach Bot che trasformi le risorse selezionate da Scout in un programma di studio. Se Teach a task compare nell’app, possiamo anche usarlo per registrare un flusso di lavoro nel browser e creare una Skill bozza.