Tutorial Grok Bot: Construirea unui agent de cercetare AI săptămânal

Ce este Grok Bot?

Grok Bot este aplicația de agenți a SpaceXAI, disponibilă prin Cursor, pentru a crea Boți cu nume care își păstrează rolul și conversația între sarcini. Este separată de aplicația de chat Grok și de Grok Build, CLI-ul pentru programare.

Bucla Grok Bot funcționează diferit față de majoritatea asistenților AI. Tu îi dai un rezultat de atins, botul lucrează în aplicațiile și pe site-urile pe care le atinge sarcina și îți înapoiază fie o lucrare finalizată, fie o întrebare care are nevoie de judecata ta. Își păstrează preferințele stabile și contextul de rol între conversații, deși orice se schimbă de la o săptămână la alta ar trebui să fie într-un fișier pe care Botul îl citește, nu în memoria lui.

Pentru mai multe informații de fundal, îți recomand să citești ghidul nostru Grok Bot.

Cum funcționează Bots, abilitățile și rutinele în Grok Bot

Avem nevoie de patru termeni pentru acest tutorial Grok Bot. Ghidul SpaceXAI pentru Boți și computere în cloud și ghidurile de produs îi definesc astfel:

• Bot: Un agent cu un nume, un rol, propria conversație și context salvat.
• Computer în cloud: O mașină persistentă partajată de fiecare Bot din contul tău, cu propriul browser, fișiere și terminal. Continuă să ruleze după ce închidem laptopul.
• Abilitate: Un set de instrucțiuni pentru a face o sarcină, a verifica rezultatul și a ști când să ceară aprobare.
• Rutină: O însărcinare care spune unui Bot când să ruleze o sarcină, fie programat, fie după un eveniment suportat.

Această ordine urmează ghidul oficial pentru abilități și rutine, care pune testarea înaintea programării.

Împart Grok Boții același computer în cloud?

Da. Întrebările frecvente Grok Bot spun că computerul aparține contului tău, nu unui Bot individual. Fiecare Bot poate vedea cookie-urile din browser, autentificările salvate și fișierele de pe acel computer, deși fiecare Bot primește un ecran separat pentru propria sarcină de navigare.

Vom păstra fluxul Scout pe pagini publice pentru început. Dacă mai târziu ne conectăm la DataCamp, Notion sau alt serviciu, fiecare Bot poate folosi acea sesiune. Ștergerea lui Scout nu garantează eliminarea fișierelor partajate sau a stării de autentificare, deci trebuie să ieșim din cont și să curățăm tot ce nu mai vrem să fie disponibil pentru alți Boți.

Un cont, un computer, mulți Boți. Imagine de autor.

Construirea unui Scout DataCamp săptămânal cu Grok Bot

Scout citește un profil al cursantului și un buget de timp, apoi întoarce un plan scurt. Cursantul nostru știe Python și concepte LLM de bază, este nou în orchestrarea agenților și are patru ore în această săptămână. Traseul AI Agent Fundamentals are șase ore, deci nu încape tot.

Limita de patru ore setează un prag; formatul de ieșire indică momentul în care planul este finalizat.

Ce ar trebui să returneze Botul Scout?

Pentru fiecare resursă, Scout ar trebui să returneze următoarele detalii de pe pagina cursului: 

• Titlu și link
• Tip (curs, traseu, proiect sau tutorial)
• Nivel (basic, intermediar sau avansat)
• Durată (dacă este afișată pe pagină)
• Motivul selecției
• Locul în secvență

Ar trebui să încheie cu timpul total și un obiectiv săptămânal. Dacă o pagină omite durata, răspunsul este „nu este listată”, nu o estimare.

Pentru cursantul nostru, trei resurse verificate sunt suficiente. Scout poate returna mai puține dacă materialul disponibil nu se potrivește cu obiectivul, nivelul sau bugetul.

Fiecare motiv ar trebui să se refere la acest cursant. „Presupune cunoștințele de Python pe care cursantul le are deja și construiește pe conceptele din cursul Basic anterior” explică alegerea. „Acoperă agenții AI” nu explică. Ordinea are și ea nevoie de un motiv, cum ar fi finalizarea cursului de bază înaintea unui proiect care presupune aceleași idei.

De ce fragmentele din căutare nu sunt suficiente

Fragmentele din căutare pot fi învechite sau pot omite nivelul și durata. Scout le poate folosi pentru a găsi candidați, dar trebuie să citească pagina DataCamp înainte de a adăuga o resursă în plan.

Trebuie să includem această regulă în instrucțiuni. Un site poate totuși să blocheze Botul, să ceară autentificare sau să afișeze un CAPTCHA. Atunci Botul ar trebui să ne ceară să preluăm noi.

Cum să accesezi Grok Bot

Datorită colaborării dintre SpaceXAI și Cursor, există două modalități diferite de a accesa Grok Bot

Abonamente Grok Bot

Grok Bot nu are un nivel gratuit permanent. Cursor oferă în prezent un trial limitat ca credit de utilizare. Accesul plătit vine printr-un abonament Cursor eligibil sau un abonament SuperGrok. În ambele cazuri, autentifică-te cu Cursor.

Contul oficial Grok Bot spune acum că toți abonații SuperGrok și Cursor Pro au acces și că limitele de utilizare săptămânală au fost resetate pentru toți utilizatorii. Pagina de ajutor a Cursor nu reflectase încă fiecare parte a acelui anunț când am verificat-o, așa că confirmă starea curentă pe pagina planurilor sau în aplicație când citești acest lucru.

Pentru conturile care leagă SuperGrok, Cursor Help încă descrie legătura ca un drept permanent de utilizare care nu schimbă planul Cursor. Cursor contorizează pașii agentului și tokenii, nu mesajele, așa că verifică Usage and Billing înainte de rularea cercetării și testul Rutinei.

Setări de confidențialitate și suport pe platforme

Grok Bot necesită stocare de date în cloud. Nu va porni dacă contul tău Cursor folosește Legacy Privacy Mode. Schimbă acea setare în panoul de confidențialitate Cursor.

Grok Bot este compatibil cu macOS pe Apple silicon sau Intel, Windows pe x64 sau Arm64 și iPhone pe iOS 18 sau mai recent. Dacă folosești Linux, Android sau iPad, verifică lista curentă de platforme când citești acest ghid, deoarece suportul se poate fi schimbat.

Abonamentele includ utilizare săptămânală, dar Cursor nu publică un singur număr valabil pentru toate planurile. Un trial oferă credit de utilizare pentru o fereastră de 7 zile, iar o sarcină mare unică îl poate consuma.

Pasul 1: Instalează Grok Bot și creează Botul

Nu avem nevoie de chei API, un mediu local de programare sau un login DataCamp pentru cercetarea propriu-zisă. Începerea cursurilor este separată și poate necesita un cont. Instalarea ia doar câțiva pași, în timp ce descrierea Botului are nevoie de mai multă atenție decât instalarea.

Instalează și autentifică-te

Descarcă aplicația desktop de pe pagina de onboarding Grok Bot, apoi selectează varianta pentru mașina ta. Autentifică-te prin browser cu contul tău Cursor. Dacă organizația ta folosește single sign-on, urmează ecranul obișnuit de login.

Prima lansare se oprește la ecranul „Meet a future teammate” în timp ce pornește computerul din cloud. Dacă rămâne blocat, închide complet Grok Bot și redeschide înainte să încerci altceva. Dacă problema persistă, actualizează aplicația desktop, închide complet și redeschide, apoi redeschide Agent Computer și lasă-l să termine. Folosește Recover apoi Reset doar în ultimă instanță, deoarece Reset poate pierde munca care nu s-a sincronizat.

Aplicația desktop Grok Bot după autentificare. Imagine de autor.

Scrie o descriere care să reziste dincolo de săptămâna aceasta

Creează Botul cu New sau Cmd/Ctrl+N, alege Create new agent, apoi deschide Bot actions → Edit Profile. Denumește-l Scout și dă-i titlul DataCamp Learning Scout.

Descrierea conține reguli care se aplică în fiecare săptămână. Subiectul acestei săptămâni aparține în altă parte. Adaugă reguli ca acestea:

• Curatează conținut de învățare DataCamp și potrivește-l unui nivel de abilități și buget de timp declarate.
• Tratează acest profil ca un context permanent, nu ca o sarcină. Așteaptă un mesaj separat înainte de a începe cercetarea.
• Folosește doar subiectul și bugetul de timp din sarcina curentă. Nu reutiliza un subiect dintr-o conversație anterioară.
• Deschide pagina proprie de pe DataCamp a fiecărui candidat înainte de a-l recomanda.
• Citează nivelul și durata exact cum sunt tipărite pe pagină și scrie „nu este listată” când pagina omite o valoare.
• Păstrează linkurile sursă intacte și nu inventa detalii despre curs.
• Preferă materialul practic când două resurse acoperă același concept.

La prima încercare de configurare, Scout a tratat profilul ca o sarcină activă și a început un plan ETL fără legătură. L-am oprit, am creat un Scout nou și am adăugat cele două reguli de așteptare de mai jos: 

• Adresează o întrebare de clarificare când obiectivul de învățare este ambiguu, în loc să ghicești.
• Nu crea niciodată conturi, nu înscrie și nu cumpăra nimic.

Noul Bot a așteptat apoi o sarcină separată în loc să pornească munca din profilul său.

Un Scout dedicat ține și rutina săptămânală în afara unui chat general lung, astfel încât fiecare rulare să poarte doar contextul necesar pentru planurile de învățare.

Este important să pui limite în profil ca să se aplice și atunci când o rutină rulează fără să o supraveghem. De asemenea, păstrează profilul suficient de scurt pentru a-l putea revizui când se schimbă jobul lui Scout. Pasul 2 se ocupă de subiect și de limita de timp.

Profilul Scout conține reguli de cercetare durabile. Video de autor.

Pasul 2: Scrie prima sarcină de cercetare a Botului

Îi putem da lui Scout o sarcină în limbaj simplu, dar tot are nevoie de detalii. Documentația sugerează să numești rezultatul, sursele, limitele, ieșirea și punctul în care Botul trebuie să se oprească pentru revizuire.

Ce aparține profilului și ce aparține mesajului?

Profilul și mesajul răspund la întrebări diferite:

• Profilul spune cum lucrează Scout. 
• Mesajul spune ce trebuie să facă în această săptămână. 

După aceea, abilitatea stochează pașii, în timp ce fiecare rulare a rutinei citește cele mai recente inputuri.

Profilul acoperă deja verificările de pagină și linkurile sursă. În mesaj, oferă nivelul cursantului și sarcina acestei săptămâni, cere câteva resurse în limita a patru ore și oprește Botul pentru revizuire.

Am trimis prima sarcină ca un singur mesaj și nu am adăugat constrângeri cât timp Scout lucra:

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 a început căutarea în browser și a returnat un plan pentru revizuire. Primul răspuns a folosit nivelul greșit pentru un curs, pe care l-am corectat la Pasul 4.

Creează fișierul săptămânal al cursantului

Memoria Botului nu este o evidență de încredere pentru detaliile care se schimbă. Creează /workspace/learner-profile.md pe computerul partajat și folosește-l ca sursă de adevăr pentru fiecare rulare săptămânală.

# 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

Actualizează acest fișier când se schimbă obiectivul, bugetul sau lista de resurse finalizate. Scout ar trebui să îl citească înainte de fiecare plan și să se oprească dacă lipsește sau este învechit.

Pasul 3: Revizuiește cercetarea în Agent Computer din Grok Bot

Conversația arată unelte, fișiere, întrebări și aprobări. Agent Computer arată clickuri, tastare, navigare și stare. Părăsirea oricărei vizualizări nu oprește munca.

La ce să fii atent în Agent Computer

Verifică faptul că Scout deschide pagina fiecărui curs în loc să se bazeze pe un fragment din căutare. Notează și o resursă pe care o respinge și motivul respingerii.

Dacă se blochează, verifică problemele de login, CAPTCHA și aprobare menționate anterior. Completează doar pasul blocat înainte de a preda din nou controlul. Nu insera parole în chat; folosește cererea securizată pentru secrete.

Vizualizarea computerului arată că o pagină a fost vizitată, dar nu dovedește că răspunsul final este corect. Păstrează transcriptul conversației, deoarece arată ce pagini a folosit Botul și dacă și-a schimbat direcția.

Această abordare orientată pe browser se potrivește fluxului nostru DataCamp deoarece pagina în sine este dovada. Pentru servicii cu conector suportat, folosește conectorul pentru date structurate și deschide browserul doar când pagina are nevoie de o verificare vizuală.

În rularea noastră, Agent Computer a deschis pagina canonică Introduction to AI Agents. Antetul afișa Basic și 1 hr 30 min. Durata se potrivea cu răspunsul lui Scout, dar nivelul nu.

Agent Computer deschis pe o pagină DataCamp. Imagine de autor.

Pasul 4: Verifică și corectează ieșirea Botului

Aici încetinim. Punem planul lângă paginile DataCamp înainte de a-l accepta.

Verifică linkurile, nivelurile, prerechizitele și timpul

Citește planul linie cu linie. Un layout curat poate ascunde totuși un nivel incorect, un link stricat sau un total greșit. Verifică următoarele:

• Se rezolvă linkurile către pagini DataCamp reale cu acele titluri exacte?
• Se potrivește nivelul declarat cu ceea ce afișează pagina?
• A îndeplinit cursantul fiecare prerechizit listat?
• Dă aritmetica sub sau la patru ore folosind duratele afișate pe pagini?
• Există o progresie reală sau trei cursuri pentru începători, interschimbabile?
• A intrat ceva doar pentru că s-a potrivit un cuvânt-cheie?

Ar trebui să adunăm duratele de pe pagini în loc să avem încredere în totalul din plan. Dacă rezultatul depășește 4 ore, îi cerem lui Scout să elimine elementul cel mai puțin relevant și să recalculeze.

Primul plan al lui Scout conținea Introduction to AI Agents, Building AI Agents with CrewAI și Building AI Agents with Google ADK. Duratele tipărite însumau 3 ore și 30 de minute, deci planul se încadra în buget și lăsa 30 de minute nefolosite.

Problema era nivelul primului curs. Scout a scris Beginner, în timp ce pagina canonică afișa Basic. Am trimis o singură corecție:

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 a redeschis toate cele trei pagini, a schimbat doar primul nivel și a păstrat totalul de 3 ore și 30 de minute. Corecția a fost mică, dar a confirmat că un link valid și o etichetă plauzibilă nu sunt suficiente.

Primul plan lângă planul corectat. Imagine de autor.

Gestionează duratele lipsă

Nu ar trebui să transformăm XP, videoclipuri sau exerciții în ore. Dacă câmpurile de durată nu coincid, păstrăm fiecare valoare tipărită, numim câmpul și folosim doar limita superioară pentru verificarea bugetului.

Salvează regulile recurente în profilul Botului

După corectarea planului, am adăugat în descrierea Botului doar regula care ar trebui să se aplice în fiecare săptămână. Un subiect sau o limită de timp unică rămân în fișierul nostru săptămânal de input.

Pasul 5: Salvează fluxul Botului ca Abilitate

Două bune practici pentru a salva fluxuri ca abilități:

• Nu salva procesul până când versiunea manuală nu funcționează. Altfel, abilitatea doar va repeta aceeași problemă.
• Păstrează abilitatea îngustă: o singură familie de surse, un singur format de ieșire și o singură limită de aprobare. Dacă trebuie să ghicească ce sisteme să folosească sau ce să returneze, poate devaga și consuma mai multă utilizare.

Ce aparține Abilității

Cere-i lui Scout să salveze o Abilitate numită Weekly DataCamp Learning Plan. Ar trebui să citească /workspace/learner-profile.md, să verifice fiecare prerechizit față de backgroundul și resursele finalizate ale cursantului, să adune duratele de pe pagină, să returneze câmpurile convenite și să se oprească înainte de orice acțiune care necesită aprobare.

După salvare, fă referire la ea cu / în editor. Dacă nu apare, activeaz-o la Settings → Plugins → Yours.

Abilitate salvată cu inputuri și validare. Imagine de autor.

Testează abilitatea pe un alt obiectiv

Am schimbat obiectivul cursantului în evaluarea LLM, am redus bugetul la 3 ore și am invocat Abilitatea salvată cu o singură cerere scurtă: „Construiește planul acestei săptămâni folosind profilul curent al cursantului.”

Scout a folosit Agent Computer și a returnat un singur curs, LLM Application Evaluation with LangSmith, fără să transporte vreo recomandare din planul pe agenți AI. A exclus și paginile off-topic și tutorialele fără durată tipărită.

Pagina canonică a cursului expunea două formate de durată: o estimare de 2 hr în rezumat și un chip de durată 1 hr - 3 hr. Scout a copiat chipul, dar i-a tratat capătul superior ca un total fix de trei ore. I-am cerut să numească câmpul folosit, să păstreze ambele valori tipărite și să folosească doar limita superioară pentru verificarea bugetului.

O verificare ulterioară a prerechizitelor a găsit o problemă mai importantă: cursul necesită LLM Application Fundamentals with LangChain, pe care cursantul nostru nu îl finalizase. Deschiderea paginii canonice era necesară, dar abilitatea trebuia, de asemenea, să compare prerechizitele cu profilul cursantului înainte de a recomanda un curs.

Am actualizat abilitatea pentru a compara fiecare prerechizit cu profilul cursantului și pentru a raporta fiecare câmp de durată în conflict înainte de a alege resursele.

Pasul 6: Programează Abilitatea ca Rutina săptămânală Grok Bot

Deoarece computerul din cloud continuă să ruleze, după cum am descris anterior, o rutină poate rula cât timp laptopul este închis. O testăm înainte să ne bazăm pe programarea de luni.

Un program săptămânal este intenționat aici. Să rulăm aceeași cercetare la fiecare câteva minute ar consuma utilizare chiar și atunci când detaliile cursantului și paginile DataCamp nu s-au schimbat.

Setează programul, fusul orar și limitele

Ne-am setat fusul orar la Settings → General → Agent, apoi am creat Rutina cu cinci detalii: 

• Programul
• De unde să citească obiectivul și bugetul
• Ce să returneze
• Ce necesită aprobare
• Ce să facă dacă o sursă lipsește

Dacă /workspace/learner-profile.md lipsește sau Scout nu poate progresa, rutina ar trebui să raporteze problema și să se oprească în loc să încerce în buclă. Moștenește acțiunile blocate ale lui Scout, în timp ce aprobarea se aplică doar dacă adăugăm ulterior o altă acțiune externă. Gestionezi Rutinele din View conversation details → Routines.

Rutina de luni cu program și fus orar. Imagine de autor.

Ruleaz-o acum în loc să aștepți luni

În loc să aștept luni, am pornit o rulare de test cu abilitatea actualizată și același profil de evaluare LLM. Rutina a deschis paginile candidate, a raportat toate câmpurile de durată ale LangSmith și a marcat prerechizitul LangChain ca neîndeplinit.

Dacă nu pornește, verifică dacă este activă, apoi verifică detaliile (program, fus orar, Bot, sursa cursantului, sesiunea de browser) și, în final, utilizarea rămasă. Detalii lipsă ale cursantului sau o sesiune expirată pot opri rularea.

Rutina a lăsat LangSmith în afara planului, a exclus ceilalți candidați pentru că erau off-topic, aveau prerechizite neîndeplinite sau le lipsea o durată listată și a returnat Total: 0. Umplerea săptămânii ar fi încălcat regulile de validare.

Rularea a apărut în Run history cu un marcaj de finalizare, iar rezultatul a rămas în conversația lui Scout. Acest ultim test a confirmat că programul, Abilitatea salvată, politica de durată și verificarea prerechizitelor funcționează împreună.

Testul rutinei se încheie și afișează istoricul. Video de autor.

Gânduri finale

În acest tutorial, am construit un Scout pentru învățare DataCamp în jurul unei singure surse curente a cursantului, a verificărilor surselor, a unei abilități reutilizabile și a unei rutine săptămânale. Profilul a reținut regulile permanente, abilitatea a păstrat metoda de cercetare, iar rutina a furnizat programul de luni.

După cum poți vedea, drumul către o rulare săptămânală programată care face exact ce trebuie implică ceva încercare și eroare. Testele au scos la iveală trei probleme pe care un răspuns „lustruit” le-ar putea ascunde: Beginner în loc de Basic, un interval de durată tratat ca total fix și un prerechizit neîndeplinit. Primele două au fost corectate redeschizând paginile canonice. A treia a necesitat o nouă regulă pentru prerechizite și încă un test al Abilității înainte ca Rutina să poată fi de încredere.

De aici, putem adăuga un istoric al finalizărilor pentru a evita recomandările repetate sau putem crea un Bot Study Coach care transformă resursele selectate de Scout într-un program de studiu. Dacă Teach a task apare în aplicație, îl putem folosi și pentru a înregistra un flux de lucru în browser și a crea o schiță de Abilitate.