Tutorial Grok Bot: Construirea unui agent săptămânal de cercetare AI

Ce este Grok Bot?

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

Bucla Grok Bot funcționează diferit de cea a majorității asistenților AI. Tu specifici rezultatul, botul lucrează în aplicațiile și pe site-urile pe care le atinge sarcina, și îți întoarce fie munca 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 trebuie să stea 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 Boții, skill-urile și rutinele în Grok Bot

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

• Bot: Un agent cu nume, rol, conversație proprie și context salvat.
• Computer din cloud: O mașină persistentă împărțită de fiecare Bot din contul tău, cu propriul browser, fișiere și terminal. Continuă să ruleze după ce închidem laptopul.
• Skill: 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 skill-uri și rutine, care pune testarea înaintea programării.

Boții Grok împart un singur computer din cloud?

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

Vom păstra fluxul Scout pe pagini publice mai întâi. Dacă ulterior ne conectăm la DataCamp, Notion sau un alt serviciu, fiecare Bot poate folosi acea sesiune. Ștergerea lui Scout nu garantează că fișierele partajate sau starea de autentificare sunt eliminate, așa că trebuie să ieșim din cont și să curățăm tot ce nu mai vrem să fie disponibil altor Boți.

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

Construirea unui Scout DataCamp săptămânal cu Grok Bot

Scout citește un profil de cursant 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 nostru AI Agent Fundamentals are șase ore, deci întregul traseu nu încape.

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

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 succesiune

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 scopul, 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 de dinainte” explică alegerea. „Acoperă agenți AI” nu. 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 punem 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 accesezi Grok Bot

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

Planuri 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 plan Cursor eligibil sau un abonament SuperGrok. În ambele cazuri, autentificarea se face prin Cursor.

Contul oficial Grok Bot spune acum că toți abonații SuperGrok și Cursor Pro au acces și că limitele de utilizare săptămânale 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 actuală pe pagina planurilor sau în aplicație când citești asta.

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

Setări de confidențialitate și suport pentru platforme

Grok Bot necesită stocare a datelor în cloud. Nu va porni dacă contul tău Cursor folosește Legacy Privacy Mode. Schimbă acea setare în tabloul de bord de confidențialitate Cursor.

Grok Bot suportă macOS pe Apple silicon sau Intel, Windows pe x64 sau Arm64 și iPhone pe iOS 18 sau mai nou. Dacă folosești Linux, Android sau iPad, verifică lista actuală de platforme când citești asta, deoarece suportul se poate fi schimbat.

Abonamentele includ utilizare săptămânală, dar Cursor nu publică un singur număr valabil pentru fiecare plan. 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 e separată și poate necesita un cont. Instalarea are doar câțiva pași, în timp ce descrierea Botului cere mai multă atenție decât instalarea.

Instalează și autentifică-te

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

Prima lansare se oprește la ecranul „Meet a future teammate” în timp ce pornește computerul din cloud. Dacă se blochează, închide complet Grok Bot și redeschide-l înainte de a încerca altceva. Dacă problema persistă, actualizează aplicația desktop, închide complet și redeschide, apoi redeschide Agent Computer și acordă-i timp să termine. Folosește Recover apoi Reset doar ca ultimă soluție, deoarece Reset poate pierde munca nesincronizată.

Aplicația desktop Grok Bot după autentificare. Imagine de autor.

Scrie o descriere valabilă dincolo de săptămâna asta

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 valabile în fiecare săptămână. Subiectul acestei săptămâni aparține în altă parte. Adaugă reguli ca acestea:

• Curatează conținutul educațional DataCamp și potrivește-l cu un nivel de abilități și un buget de timp declarate.
• Tratează acest profil ca pe un context permanent, nu ca pe 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 DataCamp a fiecărui candidat înainte de a-l recomanda.
• Citează nivelul și durata exact așa cum sunt tipărite pe pagină și scrie „nu este listată” când pagina omite o valoare.
• Păstrează linkurile către surse 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 pe 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 e ambiguu, în loc să ghicești.
• Nu crea conturi, nu înscrie și nu cumpăra nimic niciodată.

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

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

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

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

Dacă preferi să nu pornești de la un profil gol, poți adăuga șablonul nostru Scout cu același rol de pornire și aceeași descriere. Am creat profilul manual aici, astfel încât fiecare regulă să fie vizibilă înainte ca Scout să primească prima sarcină. Indiferent de cale, revizuiește descrierea înainte de a continua.

Pasul 2: Scrie prima sarcină de cercetare a Botului

Îi putem da lui Scout o sarcină în limbaj natural, dar cererea 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, skill-ul stochează pașii, iar fiecare rulare a rutinei citește cele mai recente inputuri.

Profilul acoperă deja verificările paginilor și linkurile către surse. 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 a lucrat:

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 un nivel 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 detalii 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 finalizată. Scout ar trebui să-l citească înainte de fiecare plan și să se oprească dacă lipsește sau este depășit.

Pasul 3: Revizuiește cercetarea în Agent Computer al Grok Bot

Conversația arată unelte, fișiere, întrebări și aprobări. Agent Computer arată clicuri, tastare, navigare și status. Ieșirea din oricare vizualizare nu oprește munca.

Ce să urmărești în Agent Computer

Verifică faptul că Scout deschide fiecare pagină de 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 mai devreme. Completează doar pasul blocat înainte să cedezi controlul înapoi. Nu lipi parole în chat; folosește solicitarea securizată pentru secrete.

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

Această abordare „browser-first” se potrivește fluxului nostru DataCamp deoarece pagina însăși este dovada. Pentru servicii cu conector suportat, folosește conectorul pentru date structurate și deschide browserul doar când pagina are nevoie de verificare vizuală.

La rularea noastră, Agent Computer a deschis pagina canonică Introduction to AI Agents. Antetul arăta 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 rând cu rând. Un layout curat poate totuși ascunde un nivel incorect, un link stricat sau un total greșit. Verifică următoarele:

• Linkurile duc la pagini reale DataCamp cu acele titluri exacte?
• Nivelul declarat se potrivește cu cel tipărit pe pagină?
• Cursantul îndeplinește fiecare prerechizit listat?
• Se ajunge la sau sub patru ore adunând duratele afișate pe pagini?
• Există o progresie reală sau trei cursuri pentru începători interschimbabile?
• A intrat ceva doar pentru că 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, așa că 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 sunt de acord, păstrăm fiecare valoare tipărită, îi numim câmpul și folosim doar limita superioară pentru verificarea bugetului.

Salvează regulile recurente în profilul Botului

După corectarea planului nostru, 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 un skill

Două bune practici pentru salvarea fluxurilor ca skill-uri:

• Nu salva procesul până când versiunea manuală nu funcționează. Altfel, skill-ul va repeta aceeași problemă.
• Păstrează skill-ul îngust: 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, se poate abate și consuma mai multă utilizare.

Ce aparține în Skill

Cere-i lui Scout să salveze un Skill numit Weekly DataCamp Learning Plan. Ar trebui să citească /workspace/learner-profile.md, să verifice fiecare prerechizit în raport cu backgroundul cursantului și resursele finalizate, să adune duratele de pe pagini, să returneze câmpurile convenite și să se oprească înainte de orice acțiune care are nevoie de aprobare.

După salvare, îl poți referi cu / în compozitor. Dacă nu apare, activează-l în Settings → Plugins → Yours.

Skill salvat cu inputuri și validare. Imagine de autor.

Testează skill-ul pe un obiectiv diferit

Am schimbat obiectivul cursantului în evaluarea LLM, am redus bugetul la 3 ore și am invocat Skill-ul salvat cu o singură cerere scurtă: „Construiește planul din această săptămână folosind profilul curent al cursantului.”

Scout a folosit Agent Computer și a returnat un singur curs, LLM Application Evaluation with LangSmith, fără să preia nicio recomandare din planul pentru agenți AI. A exclus, de asemenea, 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 a tratat limita sa superioară ca un total fix de trei ore. I-am cerut să numească câmpul folosit, să păstreze ambele valori tipărite și să folosească doar capătul superior pentru verificarea bugetului.

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

Am actualizat skill-ul pentru a compara fiecare prerechizit cu profilul cursantului și pentru a raporta fiecare câmp de durată aflat în conflict înainte de alegerea resurselor.

Pasul 6: Programează skill-ul ca rutină săptămânală Grok Bot

Deoarece computerul din cloud continuă să ruleze, așa cum am descris mai devreme, o rutină poate rula în timp ce laptopul este închis. O testăm înainte de a ne baza pe programul de luni.

Un program săptămânal este intenționat aici. Rularea aceleiași cercetări la câteva minute ar consuma utilizare chiar și când detaliile cursantului și paginile DataCamp nu s-au schimbat.

Setează programul, fusul orar și limitele

Ne setăm fusul orar în Settings → General → Agent, apoi am creat Rutina cu cinci detalii: 

• Programul
• De unde se citesc obiectivul și bugetul
• Ce să returneze
• Ce are nevoie de aprobare
• Ce să facă dacă lipsește o sursă

Dacă /workspace/learner-profile.md lipsește sau Scout nu poate progresa, rutina ar trebui să raporteze problema și să se oprească în loc să reîncerce în buclă. Ea moștenește acțiunile blocate ale lui Scout, iar aprobarea se aplică doar dacă adăugăm ulterior altă acțiune externă. Gestionează Routines din View conversation details → Routines.

Rutina de luni arătând programul și fusul orar. Imagine de autor.

Ruleaz-o acum în loc să aștepți până luni

În loc să aștept până luni, am început o rulare de test cu skill-ul actualizat și același profil de evaluare LLM. Rutina a deschis paginile candidate, a raportat toate câmpurile de durată ale LangSmith și a marcat prerechizitul cu LangChain ca neîndeplinit.

Dacă nu pornește, verifică dacă e activă, apoi verifică detaliile (program, fus orar, Bot, sursa cursantului, sesiunea de browser) și, în final, utilizarea rămasă. Detaliile 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 nu aveau o durată listată pentru curs și a returnat Total: 0. Umplerea săptămânii ar fi încălcat regulile de validare.

Rularea a apărut în Run history cu bifă de finalizare, iar rezultatul a rămas în conversația lui Scout. Acest ultim test a confirmat că programul, skill-ul salvat, politica de durată și verificarea prerechizitelor funcționează împreună.

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

Gânduri finale

În acest tutorial, am construit un DataCamp Learning Scout bazat pe o singură sursă curentă pentru cursant, verificări ale sursei, un skill reutilizabil și o rutină săptămânală. Profilul a ținut regulile permanente, skill-ul a păstrat metoda de cercetare, iar rutina a furnizat programul de luni.

După cum vezi, 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 prin redeschiderea paginilor canonice. Skill-ul actualizat l-a prins pe al treilea, iar rutina finală nu a returnat nicio recomandare în loc să slăbească regulile.

De aici, putem adăuga un istoric de finalizare pentru a opri recomandările repetate sau putem crea un Study Coach Bot care să transforme resursele selectate de Scout într-un program de studiu. Dacă apare Teach a task în aplicație, îl putem folosi și pentru a înregistra un flux în browser și a crea un Skill în draft.

Conexiunea nouă cu X a Grok Bot ar putea extinde pasul de descoperire al lui Scout. Conectarea unui profil X creează acum un cont de developer cu credite incluse. Pentru un Scout doar de cercetare, păstrează acțiunile de scriere în X blocate și verifică fiecare candidat pe pagina lui DataCamp înainte de a-l adăuga în plan.