Tutorial do Grok Bot: construindo um agente semanal de pesquisa em IA

O que é o Grok Bot?

O Grok Bot é o app de agentes da SpaceXAI, disponível via Cursor, para criar Bots nomeados que mantêm seu papel e conversa entre tarefas. Ele é separado do app de chat Grok e do Grok Build, a CLI de código.

O ciclo do Grok Bot funciona de forma diferente da maioria dos assistentes de IA. Você define um resultado, o bot trabalha nos apps e sites que a tarefa tocar, e retorna o trabalho concluído ou uma pergunta que precisa do seu julgamento. Ele mantém preferências estáveis e o contexto do papel entre conversas, mas tudo que muda de semana a semana deve ficar em um arquivo que o Bot leia, não na memória.

Para mais contexto, recomendo ler nosso guia do Grok Bot.

Como Bots, habilidades e rotinas funcionam no Grok Bot

Vamos precisar de quatro termos neste tutorial do Grok Bot. O guia da SpaceXAI sobre Bots e computadores em nuvem e os guias do produto os definem assim:

• Bot: Um agente com nome, função, conversa própria e contexto salvo.
• Computador em nuvem: Uma máquina persistente compartilhada por todos os Bots da sua conta, com navegador, arquivos e terminal. Continua em execução mesmo depois de fechar o laptop.
• Habilidade: Um conjunto de instruções para executar uma tarefa, checar o resultado e saber quando pedir aprovação.
• Rotina: Uma atribuição que diz a um Bot quando executar uma tarefa, em horário agendado ou após um evento suportado.

Essa ordem segue o guia oficial de habilidades e rotinas, que coloca o teste antes do agendamento.

Os Grok Bots compartilham um único computador em nuvem?

Sim. O FAQ do Grok Bot diz que o computador pertence à sua conta, não a um Bot específico. Todo Bot pode ver os cookies do navegador, logins salvos e arquivos daquele computador, embora cada Bot tenha uma tela separada para sua própria tarefa no navegador.

Vamos manter primeiro o fluxo do Scout em páginas públicas. Se depois fizermos login na DataCamp, Notion ou outro serviço, qualquer Bot poderá usar essa sessão. Excluir o Scout não garante que arquivos compartilhados ou estado de login sejam removidos, então é preciso sair das contas e limpar o que não quisermos mais deixar disponível a outros Bots.

Uma conta, um computador, muitos Bots. Imagem do autor.

Construindo um Scout de aprendizado semanal da DataCamp com o Grok Bot

O Scout lê um perfil do aluno e o orçamento de tempo e retorna um plano curto. Nosso aluno conhece Python e conceitos básicos de LLM, é iniciante em orquestração de agentes e tem quatro horas nesta semana. Nossa trilha AI Agent Fundamentals tem seis horas, então a trilha inteira não cabe.

O limite de quatro horas define o corte; o formato de saída indica quando o plano termina.

O que o Bot Scout deve entregar?

Para cada recurso, o Scout deve trazer os seguintes detalhes da página do curso: 

• Título e link
• Tipo (curso, trilha, projeto ou tutorial)
• Nível (básico, intermediário ou avançado)
• Duração (se estiver na página)
• Motivo da seleção
• Posição na sequência

Deve finalizar com o tempo total e um objetivo semanal. Se uma página omitir a duração, a resposta é "not listed", não uma estimativa.

Para nosso aluno, três recursos verificados são suficientes. O Scout pode retornar menos se o material disponível não atender ao objetivo, nível ou orçamento.

Cada justificativa deve se referir a este aluno. "Parte do Python que ele já domina e aprofunda os conceitos do curso Básico anterior" explica a escolha. "Cobre agentes de IA" não. A ordem também precisa de motivo, como concluir o curso básico antes de um projeto que pressupõe as mesmas ideias.

Por que trechos de busca não bastam

Trechos de busca podem estar desatualizados ou omitir nível e duração. O Scout pode usá-los para achar candidatos, mas deve ler a página da DataCamp antes de incluir um recurso no plano.

Precisamos colocar essa regra nas instruções. Um site ainda pode bloquear o Bot, exigir login ou mostrar um CAPTCHA. Nesses casos, o Bot deve pedir para assumirmos o controle.

Como acessar o Grok Bot

Por causa da colaboração entre SpaceXAI e Cursor, existem duas formas de acessar o Grok Bot

Planos do Grok Bot

O Grok Bot não tem camada gratuita permanente. A Cursor atualmente oferece um teste limitado como crédito de uso. O acesso pago vem por um plano elegível do Cursor ou assinatura SuperGrok. Em ambos os casos, faça login com a Cursor.

A conta oficial do Grok Bot informa que todos os assinantes do SuperGrok e do Cursor Pro têm acesso, e que os limites semanais de uso foram redefinidos para todos. A página de ajuda da Cursor ainda não refletia todos os pontos do anúncio quando verificamos, então confirme o status atual na página de planos ou dentro do app quando você estiver lendo isto.

Para contas que vinculam o SuperGrok, a Ajuda da Cursor ainda descreve o vínculo como uma concessão permanente de uso que não altera o plano Cursor. A Cursor contabiliza etapas do agente e tokens, não mensagens, então verifique Uso e cobrança antes da pesquisa e do teste da Rotina.

Configurações de privacidade e suporte de plataforma

O Grok Bot exige armazenamento de dados na nuvem. Ele não inicia se sua conta Cursor usa o Legacy Privacy Mode. Altere isso no painel de privacidade da Cursor.

O Grok Bot oferece suporte a macOS em Apple silicon ou Intel, Windows em x64 ou Arm64, e iPhone em iOS 18 ou superior. Se você usa Linux, Android ou iPad, confira a lista atual de plataformas ao ler isto, pois o suporte pode ter mudado.

As assinaturas incluem uso semanal, mas a Cursor não publica um único número que valha para todos os planos. Um teste libera crédito de uso por 7 dias, e uma única tarefa grande pode consumir tudo.

Passo 1: instale o Grok Bot e crie o Bot

Não precisamos de chaves de API, ambiente local de código nem login da DataCamp para a pesquisa em si. Começar os cursos é outra etapa e pode exigir conta. A instalação leva poucos passos; já a descrição do Bot merece mais atenção do que o instalador.

Instale e faça login

Baixe o app desktop na página de onboarding do Grok Bot, depois selecione a build para sua máquina. Faça login pelo navegador com sua conta Cursor. Se sua organização usa SSO, siga a tela de login padrão.

O primeiro lançamento termina na tela "Conheça um futuro colega" enquanto o computador em nuvem inicia. Se travar, feche totalmente o Grok Bot e reabra antes de tentar outra coisa. Se o problema continuar, atualize o app desktop, feche e reabra, depois reabra o Agent Computer e aguarde finalizar. Use Recover e Reset só como último recurso, pois o Reset pode descartar trabalho que não sincronizou.

App desktop do Grok Bot após o login. Imagem do autor.

Escreva uma descrição que resista a esta semana

Crie o Bot com New ou Cmd/Ctrl+N, escolha Create new agent e abra Bot actions → Edit Profile. Dê o nome Scout e o título DataCamp Learning Scout.

A descrição guarda regras que valem toda semana. O tema desta semana vai em outro lugar. Adicione regras como estas:

• Curar conteúdos de aprendizado da DataCamp e alinhá-los ao nível de habilidade e orçamento de tempo informados.
• Tratar este perfil como contexto permanente, não como tarefa. Aguardar uma mensagem separada antes de começar a pesquisa.
• Usar apenas o tema e o orçamento de tempo da tarefa atual. Não reutilizar tema de conversa anterior.
• Abrir a página da DataCamp de cada candidato antes de recomendá-lo.
• Citar nível e duração exatamente como estão na página e escrever "not listed" quando a página omitir um valor.
• Manter os links das fontes intactos e nunca inventar detalhes de curso.
• Preferir material mão na massa quando dois recursos cobrirem o mesmo conceito.

Na primeira tentativa de configuração, o Scout tratou o perfil como tarefa ativa e começou um plano de ETL sem relação. Interrompi, criei um novo Scout e acrescentei as duas regras de espera abaixo: 

• Fazer uma pergunta de esclarecimento quando o objetivo de aprendizado estiver ambíguo, em vez de chutar.
• Nunca criar contas, se inscrever ou comprar nada.

O novo Bot então aguardou uma tarefa separada em vez de começar a trabalhar a partir do perfil.

Ter um Scout dedicado também mantém a rotina semanal fora de um chat geral longo, então cada execução carrega só o contexto necessário para planos de aprendizado.

É importante colocar limites no perfil para que também valham quando uma rotina rodar sem a gente por perto. E mantenha o perfil curto o bastante para revisar quando a função do Scout mudar. O passo 2 trata do tema e do limite de tempo.

O perfil do Scout guarda regras duráveis de pesquisa. Vídeo do autor.

Passo 2: escreva a primeira tarefa de pesquisa do Bot

Podemos dar uma tarefa ao Scout em linguagem natural, mas o pedido ainda precisa de detalhes. A documentação sugere nomear o resultado, as fontes, os limites, a saída e o ponto em que o Bot deve parar para revisão.

O que entra no perfil e o que entra na mensagem?

Perfil e mensagem respondem a perguntas diferentes:

• O perfil diz como o Scout trabalha. 
• A mensagem diz o que ele deve fazer nesta semana. 

Depois disso, a habilidade guarda os passos, enquanto cada rotina lê as entradas mais recentes.

O perfil já cobre as verificações de página e os links das fontes. Na mensagem, informe o nível do aluno e a tarefa desta semana, peça alguns recursos dentro de quatro horas e mande o Bot parar para revisão.

Enviamos a primeira tarefa em uma mensagem e não adicionamos restrições enquanto o Scout trabalhava:

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.

O Scout iniciou a busca no navegador e retornou um plano para revisão. A primeira resposta trouxe o nível errado em um curso, que corrigi no passo 4.

Crie o arquivo semanal do aluno

A memória do Bot não é um registro confiável de detalhes que mudam. Crie /workspace/learner-profile.md no computador compartilhado e use-o como fonte da verdade para cada execução semanal.

# 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

Atualize esse arquivo quando o objetivo, o orçamento ou a lista de concluídos mudar. O Scout deve lê-lo antes de cada plano e parar se estiver faltando ou desatualizado.

Passo 3: revise a pesquisa no Agent Computer do Grok Bot

A conversa mostra ferramentas, arquivos, perguntas e aprovações. O Agent Computer mostra cliques, digitação, navegação e status. Sair de uma das visões não interrompe o trabalho.

O que observar no Agent Computer

Verifique se o Scout abre cada página de curso em vez de confiar em trechos de busca. Observe também um recurso rejeitado e o motivo da rejeição.

Se travar, confira os pontos de login, CAPTCHA e aprovações citados antes. Conclua apenas a etapa bloqueada antes de devolver o controle. Não cole senhas no chat; use a solicitação segura de segredo.

A visualização do computador mostra que uma página foi visitada, mas não prova que a resposta final está correta. Guarde a transcrição da conversa, pois ela mostra quais páginas o Bot usou e se mudou de rumo.

Essa abordagem com foco no navegador combina com nosso fluxo da DataCamp porque a própria página é a evidência. Para serviços com conector suportado, use o conector para dados estruturados e abra o navegador só quando a página precisar de checagem visual.

Na nossa execução, o Agent Computer abriu a página canônica de Introduction to AI Agents. O cabeçalho mostrava Basic e 1 hr 30 min. A duração bateu com a resposta do Scout, mas o nível não.

Agent Computer aberto em uma página da DataCamp. Imagem do autor.

Passo 4: verifique e corrija a saída do Bot

Aqui é hora de ir com calma. Colocamos o plano ao lado das páginas da DataCamp antes de aceitar.

Cheque links, níveis, pré-requisitos e tempo

Leia o plano linha a linha. Um layout limpo ainda pode esconder um nível incorreto, link quebrado ou total errado. Verifique:

• Os links levam a páginas reais da DataCamp com esses títulos exatos?
• O nível informado bate com o impresso na página?
• O aluno atende a todos os pré-requisitos listados?
• A soma cai em até quatro horas usando as durações mostradas nas páginas?
• Há progressão real, ou três cursos iniciais intercambiáveis?
• Entrou algo só porque casou com uma palavra-chave?

Devemos somar as durações das páginas em vez de confiar no total do plano. Se passar de 4 horas, pedimos ao Scout para remover o item menos relevante e recalcular.

O primeiro plano do Scout continha Introduction to AI Agents, Building AI Agents with CrewAI e Building AI Agents with Google ADK. As durações impressas deram 3 horas e 30 minutos, então o plano coube no orçamento e deixou 30 minutos livres.

O problema foi o nível do primeiro curso. O Scout escreveu Beginner, enquanto a página canônica trouxe Basic. Enviamos uma correção:

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.

O Scout reabriu as três páginas, trocou apenas o primeiro nível e manteve o total de 3 horas e 30 minutos. A correção foi pequena, mas confirmou que link válido e rótulo plausível não bastam.

Primeiro plano ao lado do plano corrigido. Imagem do autor.

Como lidar com durações ausentes

Não devemos converter XP, vídeos ou exercícios em horas. Se campos de duração divergirem, preservamos cada valor impresso, nomeamos seu campo e usamos apenas o limite superior para checar o orçamento.

Salve regras recorrentes no perfil do Bot

Depois de corrigir nosso plano, adicionei ao perfil do Bot apenas a regra que deveria valer toda semana. Tema ou limite de tempo pontual ficam no arquivo semanal.

Passo 5: salve o fluxo do Bot como uma habilidade

Duas boas práticas ao salvar fluxos como habilidades:

• Não salve o processo até a versão manual funcionar. Caso contrário, a habilidade só vai repetir o mesmo problema.
• Mantenha a habilidade enxuta: uma família de fontes, um formato de saída e um limite de aprovação. Se precisar adivinhar quais sistemas usar ou o que retornar, ela pode se perder e consumir mais uso.

O que entra na habilidade

Peça ao Scout para salvar uma habilidade chamada Weekly DataCamp Learning Plan. Ela deve ler /workspace/learner-profile.md, checar cada pré-requisito com o histórico e concluídos do aluno, somar as durações das páginas, retornar os campos combinados e parar antes de qualquer ação que exija aprovação.

Uma vez salva, referencie-a com / no compositor. Se não aparecer, ative em Settings → Plugins → Yours.

Habilidade salva com entradas e validação. Imagem do autor.

Teste a habilidade com outro objetivo

Altereio objetivo do aluno para avaliação de LLM, reduzi o orçamento para 3 horas e invoquei a habilidade salva com um pedido curto: "Build this week's plan using the current learner profile."

O Scout usou o Agent Computer e retornou um curso, LLM Application Evaluation with LangSmith, sem carregar recomendações do plano de agentes de IA. Também excluiu páginas fora do tema e tutoriais sem duração impressa.

A página canônica do curso mostrou dois formatos de duração: uma estimativa de 2 hr no resumo e um chip de 1 hr - 3 hr. O Scout copiou o chip, mas tratou seu limite superior como total fixo de três horas. Pedimos que nomeasse o campo usado, preservasse ambos os valores impressos e usasse o limite superior apenas para a checagem de orçamento.

Uma checagem posterior de pré-requisitos apontou um problema mais importante: o curso exige LLM Application Fundamentals with LangChain, que nosso aluno não concluiu. Abrir a página canônica foi necessário, mas a habilidade também precisava comparar pré-requisitos com o perfil do aluno antes de recomendar um curso.

Atualizei a habilidade para comparar cada pré-requisito com o perfil e relatar todo campo de duração conflitante antes de escolher recursos.

Passo 6: agende a habilidade como uma rotina semanal do Grok Bot

Como o computador em nuvem continua rodando, como explicado antes, a rotina pode executar com o laptop fechado. Testamos antes de depender da agenda de segunda.

Uma agenda semanal é proposital aqui. Rodar a mesma pesquisa a cada poucos minutos consumiria uso mesmo sem mudanças no perfil do aluno ou nas páginas da DataCamp.

Defina o agendamento, o fuso horário e os limites

Definimos nosso fuso em Settings → General → Agent e criamos a Rotina com cinco detalhes: 

• O agendamento
• De onde ler objetivo e orçamento
• O que retornar
• O que precisa de aprovação
• O que fazer se faltar uma fonte

Se /workspace/learner-profile.md estiver faltando, ou se o Scout não conseguir avançar, a rotina deve relatar o problema e parar em vez de ficar em loop. Ela herda as ações bloqueadas do Scout, e a aprovação só se aplica se depois adicionarmos outra ação externa. Gerencie Rotinas em View conversation details → Routines.

Rotina de segunda mostrando agenda e fuso. Imagem do autor.

Rode agora em vez de esperar até segunda

Em vez de esperar, iniciei um teste com a habilidade atualizada e o mesmo perfil de avaliação de LLM. A Rotina abriu as páginas candidatas, relatou todos os campos de duração do LangSmith e marcou seu pré-requisito de LangChain como not met.

Se não iniciar, veja se está ligado; depois confira os detalhes (agenda, fuso, Bot, fonte do aluno, sessão do navegador) e, por fim, o uso restante. Falta de dados do aluno ou sessão expirada podem parar a execução.

A rotina deixou LangSmith fora do plano, excluiu outros candidatos por estarem fora do tema, terem pré-requisitos não atendidos ou não trazerem duração listada, e retornou Total: 0. Preencher a semana à força quebraria as regras de validação.

A execução apareceu no Run history como concluída, e o resultado ficou na conversa do Scout. Esse teste final confirmou que a agenda, a habilidade salva, a política de duração e a checagem de pré-requisitos funcionaram em conjunto.

Teste da rotina concluído e histórico exibido. Vídeo do autor.

Considerações finais

Neste tutorial, construímos um Scout de Aprendizado da DataCamp em torno de uma fonte atual do aluno, checagens na fonte, uma habilidade reutilizável e uma rotina semanal. O perfil guardou as regras permanentes, a habilidade manteve o método de pesquisa e a rotina trouxe a agenda de segunda.

Como dá para ver, chegar a uma execução semanal agendada que faça exatamente o que deve envolve tentativa e erro. Os testes expuseram três pontos que uma resposta polida poderia esconder: Beginner em vez de Basic, um intervalo de duração tratado como total fixo e um pré-requisito não atendido. Os dois primeiros foram corrigidos reabrindo as páginas canônicas. O terceiro exigiu uma nova regra de pré-requisito e outro teste de Habilidade antes de confiar na Rotina.

Daqui, podemos adicionar um histórico de conclusão para evitar recomendações repetidas ou criar um Bot Study Coach que transforme os recursos selecionados pelo Scout em um cronograma de estudos. Se Teach a task aparecer no app, também dá para gravar um fluxo no navegador e criar um rascunho de Habilidade.