Samouczek Grok Bot: budowa tygodniowego agenta do badań AI

Czym jest Grok Bot?

Grok Bot to aplikacja agentowa SpaceXAI, dostępna przez Cursor, do tworzenia nazwanych Botów, które zachowują swoją rolę i rozmowę między zadaniami. Jest oddzielny od aplikacji czatowej Grok i Grok Build, czyli narzędzia CLI do kodowania.

Pętla Grok Bota działa inaczej niż u większości asystentów AI. Podajesz oczekiwany rezultat, bot pracuje w aplikacjach i na stronach, których dotyczy zadanie, a następnie zwraca gotowy wynik lub pytanie wymagające twojej decyzji. Zachowuje stabilne preferencje i kontekst roli między rozmowami, choć wszystko, co zmienia się co tydzień, powinno trafić do pliku, który Bot czyta, a nie do jego pamięci.

Aby uzyskać więcej informacji, polecam nasz przewodnik po Grok Bocie.

Jak w Grok Bocie działają Boty, umiejętności i rutyny

W tym samouczku Grok Bota potrzebujemy czterech pojęć. Przewodnik SpaceXAI po Botach i komputerach w chmurze oraz przewodniki produktowe definiują je tak:

• Bot: Agent z nazwą, zadaniem, własną rozmową i zapisanym kontekstem.
• Komputer w chmurze: Trwała maszyna współdzielona przez każdy Bot na twoim koncie, z własną przeglądarką, plikami i terminalem. Działa dalej po zamknięciu laptopa.
• Umiejętność: Zestaw instrukcji wykonywania zadania, sprawdzenia wyniku i wiedzy, kiedy poprosić o akceptację.
• Rutyna: Zlecenie mówiące jednemu Botowi, kiedy uruchomić zadanie — według harmonogramu lub po obsługiwanym zdarzeniu.

Ta kolejność odpowiada oficjalnemu przewodnikowi po umiejętnościach i rutynach, który stawia testy przed harmonogramem.

Czy Boty Grok współdzielą jeden komputer w chmurze?

Tak. FAQ Grok Bota informuje, że komputer należy do twojego konta, a nie do pojedynczego Bota. Każdy Bot widzi ciasteczka przeglądarki, zapisane logowania i pliki na tym komputerze, choć każdy Bot ma oddzielny ekran dla własnego zadania w przeglądarce.

Najpierw utrzymamy przepływ Scouta na publicznych stronach. Jeśli później zalogujemy się do DataCamp, Notion lub innej usługi, każdy Bot będzie mógł użyć tej sesji. Usunięcie Scouta nie gwarantuje, że współdzielone pliki czy stan logowania znikną, więc trzeba się wylogować i posprzątać wszystko, czego nie chcemy udostępniać innym Botom.

Jedno konto, jeden komputer, wiele Botów. Ilustracja autora.

Budowa tygodniowego DataCamp Learning Scout z Grok Botem

Scout czyta profil osoby uczącej się i budżet czasowy, a potem zwraca krótki plan. Nasz uczestnik zna Pythona i podstawowe pojęcia LLM, jest nowy w orkiestracji agentów i ma w tym tygodniu cztery godziny. Nasza ścieżka AI Agent Fundamentals trwa sześć godzin, więc cała ścieżka się nie zmieści.

Limit czterech godzin wyznacza granicę; format wyjścia wskazuje, kiedy plan jest skończony.

Co Scout powinien zwrócić?

Dla każdego zasobu Scout powinien zwrócić następujące szczegóły ze strony kursu: 

• Tytuł i link
• Typ (kurs, ścieżka, projekt lub tutorial)
• Poziom (basic, intermediate lub advanced)
• Czas trwania (jeśli podany na stronie)
• Powód wyboru
• Miejsce w sekwencji

Na końcu powinien podać łączny czas oraz jeden cel tygodnia. Jeśli na stronie brakuje czasu trwania, odpowiedź brzmi „brak informacji”, a nie szacunek.

Dla naszej osoby uczącej się wystarczą trzy sprawdzone zasoby. Scout może zwrócić mniej, jeśli dostępny materiał nie pasuje do celu, poziomu lub budżetu.

Każdy powód powinien odnosić się do tego uczestnika. „Zakłada znajomość Pythona, którą uczestnik już ma, i rozwija pojęcia z kursu Basic poprzedzającego go” uzasadnia wybór. „Obejmuje agentów AI” — nie. Kolejność także wymaga powodu, np. ukończenia kursu podstawowego przed projektem, który zakłada te same idee.

Dlaczego wycinki z wyszukiwarki nie wystarczą

Wycinki z wyszukiwania mogą być nieaktualne albo pomijać poziom i czas trwania. Scout może używać ich do znajdowania kandydatów, ale musi przeczytać stronę DataCamp przed dodaniem zasobu do planu.

Tę zasadę trzeba wpisać w instrukcjach. Strona i tak może zablokować Bota, wymagać logowania albo pokazać CAPTCHA. Wtedy Bot powinien poprosić nas o przejęcie.

Jak uzyskać dostęp do Grok Bota

Ze względu na współpracę SpaceXAI i Cursor istnieją dwa różne sposoby dostępu do Grok Bota

Plany Grok Bota

Grok Bot nie ma stałego darmowego poziomu. Cursor oferuje obecnie ograniczoną wersję próbną w formie kredytu na użycie. Płatny dostęp jest w ramach kwalifikującego się planu Cursor lub subskrypcji SuperGrok. W obu przypadkach logujesz się przez Cursor.

Na oficjalnym koncie Grok Bota pojawiła się informacja, że wszyscy subskrybenci SuperGrok i Cursor Pro mają dostęp, a tygodniowe limity użycia zostały zresetowane dla wszystkich użytkowników. Strona pomocy Cursor nie odzwierciedlała jeszcze każdej części tej zapowiedzi, gdy to sprawdzaliśmy, więc potwierdź aktualny status na stronie planów lub w aplikacji, gdy to czytasz.

Dla kont, które łączą SuperGrok, Cursor Help nadal opisuje to połączenie jako stały grant użycia, który nie zmienia planu Cursor. Cursor rozlicza kroki agenta i tokeny, nie wiadomości, więc sprawdź Usage and Billing przed uruchomieniem badań i testem Rutyny.

Ustawienia prywatności i obsługiwane platformy

Grok Bot wymaga przechowywania danych w chmurze. Nie uruchomi się, jeśli twoje konto Cursor korzysta z Legacy Privacy Mode. Zmień to ustawienie w panelu prywatności Cursor.

Grok Bot obsługuje macOS na Apple silicon lub Intel, Windows na x64 lub Arm64 oraz iPhone’a na iOS 18 lub nowszym. Jeśli używasz Linuxa, Androida lub iPada, sprawdź aktualną listę platform, gdy to czytasz, bo wsparcie mogło się zmienić.

Subskrypcje obejmują tygodniowe limity użycia, ale Cursor nie publikuje jednej liczby dla wszystkich planów. Wersja próbna zapewnia kredyt użycia na 7 dni i jedno duże zadanie może go zużyć.

Krok 1: Zainstaluj Grok Bota i utwórz Bota

Nie potrzebujemy kluczy API, lokalnego środowiska programistycznego ani logowania do DataCamp do samych badań. Rozpoczęcie kursów to osobny krok i może wymagać konta. Instalacja zajmuje tylko kilka kroków, natomiast opis Bota wymaga więcej uwagi niż instalator.

Zainstaluj i zaloguj się

Pobierz aplikację desktopową ze strony wdrożenia Grok Bota, a następnie wybierz wersję dla swojej maszyny. Zaloguj się przez przeglądarkę kontem Cursor. Jeśli twoja organizacja używa pojedynczego logowania (SSO), skorzystaj z jej standardowego ekranu logowania.

Pierwsze uruchomienie zatrzymuje się na ekranie „Poznaj przyszłego członka zespołu”, gdy startuje komputer w chmurze. Jeśli się zawiesi, całkowicie zamknij Grok Bota i otwórz ponownie, zanim spróbujesz czegokolwiek innego. Jeśli problem pozostaje, zaktualizuj aplikację desktopową, całkowicie ją zamknij i uruchom ponownie, potem otwórz Agent Computer i daj mu czas na zakończenie. Użyj Recover, a Reset tylko w ostateczności, bo Reset może usunąć pracę, która nie została zsynchronizowana.

Aplikacja Grok Bot po zalogowaniu. Ilustracja autora.

Napisz opis, który przetrwa dłużej niż ten tydzień

Utwórz Bota przyciskiem New lub Cmd/Ctrl+N, wybierz Create new agent, a potem otwórz Bot actions → Edit Profile. Nazwij go Scout i nadaj tytuł DataCamp Learning Scout.

Opis zawiera zasady obowiązujące co tydzień. Temat na ten tydzień należy w inne miejsce. Dodaj zasady takie jak:

• Kuratorkuj treści edukacyjne DataCamp i dopasowuj je do określonego poziomu umiejętności i budżetu czasowego.
• Traktuj ten profil jako stały kontekst, nie zadanie. Poczekaj na osobną wiadomość, zanim zaczniesz badania.
• Używaj tylko tematu i budżetu czasowego z bieżącego zadania. Nie używaj tematu z wcześniejszej rozmowy.
• Otwórz stronę każdego kandydata w DataCamp, zanim go polecisz.
• Cytuj poziom i czas trwania dokładnie tak, jak wydrukowano na stronie, a gdy brakuje wartości, napisz „brak informacji”.
• Zachowuj nienaruszone linki do źródeł i nigdy nie wymyślaj szczegółów o kursach.
• Gdy dwa zasoby obejmują ten sam koncept, wybieraj materiał praktyczny.

Przy pierwszej konfiguracji Scout potraktował profil jak bieżące zadanie i zaczął niepowiązany plan ETL. Zatrzymałem go, utworzyłem nowego Scouta i dodałem dwie poniższe zasady oczekiwania: 

• Zadawaj pytanie doprecyzowujące, gdy cel nauki jest niejednoznaczny, zamiast zgadywać.
• Nigdy nie twórz kont, nie zapisuj i niczego nie kupuj.

Nowy Bot poczekał wtedy na osobne zadanie zamiast zaczynać pracę z profilu.

Dedykowany Scout trzyma też cotygodniową rutynę z dala od długiego ogólnego czatu, więc każde uruchomienie niesie tylko kontekst potrzebny do planów nauki.

Ważne jest wpisanie ograniczeń w profil, aby obowiązywały również wtedy, gdy rutyna działa bez naszej kontroli. Utrzymuj też profil na tyle krótki, by dało się go przejrzeć, gdy zmieni się zadanie Scouta. Krok 2 obejmuje temat i limit czasu.

Profil Scouta zawiera trwałe zasady badań. Wideo autora.

Jeśli wolisz nie zaczynać od pustego profilu, możesz dodać nasz szablon Scouta z tą samą początkową rolą i opisem. Ja utworzyłem profil ręcznie, żeby każda zasada była widoczna, zanim Scout dostanie pierwsze zadanie. Niezależnie od ścieżki przejrzyj opis przed kontynuacją.

Krok 2: Napisz pierwsze zadanie badawcze Bota

Możemy dać Scoucie zadanie w zwykłym języku, ale prośba nadal potrzebuje szczegółów. Dokumentacja sugeruje nazwać rezultat, źródła, ograniczenia, wynik oraz moment, w którym Bot musi się zatrzymać do weryfikacji.

Co należy do profilu, a co do wiadomości?

Profil i wiadomość odpowiadają na różne pytania:

• Profil mówi, jak Scout pracuje. 
• Wiadomość mówi, co ma zrobić w tym tygodniu. 

Potem umiejętność przechowuje kroki, a każdy bieg rutyny czyta najnowsze dane wejściowe.

Profil już obejmuje sprawdzenia stron i linki do źródeł. W wiadomości podaj poziom uczącego się i zadanie na ten tydzień, poproś o kilka zasobów w ramach czterech godzin i zatrzymaj Bota do weryfikacji.

Wysłaliśmy pierwsze zadanie jedną wiadomością i nie dodawaliśmy ograniczeń, gdy Scout pracował:

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 rozpoczął wyszukiwanie w przeglądarce i zwrócił plan do weryfikacji. Pierwsza odpowiedź użyła niewłaściwego poziomu dla jednego kursu, co poprawiłem w Kroku 4.

Utwórz tygodniowy plik osoby uczącej się

Pamięć Bota nie jest wiarygodnym zapisem zmieniających się szczegółów. Utwórz /workspace/learner-profile.md na współdzielonym komputerze i używaj go jako źródła prawdy przy każdym cotygodniowym uruchomieniu.

# 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

Aktualizuj ten plik, gdy zmienia się cel, budżet lub lista ukończonych materiałów. Scout powinien czytać go przed każdym planem i zatrzymać się, jeśli brakuje go lub jest nieaktualny.

Krok 3: Przejrzyj badania w Agent Computer Grok Bota

Rozmowa pokazuje narzędzia, pliki, pytania i akceptacje. Agent Computer pokazuje kliknięcia, pisanie, nawigację i status. Opuszczenie któregokolwiek widoku nie zatrzymuje pracy.

Na co patrzeć w Agent Computer

Sprawdź, czy Scout otwiera każdą stronę kursu, zamiast polegać na wycinku z wyszukiwarki. Zwróć też uwagę na jeden odrzucony zasób i podany powód odrzucenia.

Jeśli utknie, sprawdź logowanie, CAPTCHA i kwestie akceptacji, o których była mowa wcześniej. Wykonaj tylko zablokowany krok, po czym oddaj kontrolę. Nie wklejaj haseł na czat; użyj bezpiecznej prośby o sekret.

Widok komputera pokazuje, że stronę odwiedzono, ale nie dowodzi, że końcowa odpowiedź jest poprawna. Zachowaj transkrypt rozmowy, bo pokazuje, z jakich stron Bot korzystał i czy zmienił kurs.

To podejście „najpierw przeglądarka” pasuje do naszego przepływu DataCamp, bo sama strona jest dowodem. Dla usług z obsługiwanym konektorem użyj konektora do danych ustrukturyzowanych, a przeglądarkę otwieraj tylko wtedy, gdy strona wymaga wizualnej weryfikacji.

W naszym przebiegu Agent Computer otworzył kanoniczną stronę Introduction to AI Agents. Nagłówek pokazywał Basic i 1 hr 30 min. Czas trwania pasował do odpowiedzi Scouta, ale poziom już nie.

Agent Computer z otwartą stroną DataCamp. Ilustracja autora.

Krok 4: Zweryfikuj i popraw wynik Bota

Tu zwalniamy. Zestawiamy plan ze stronami DataCamp przed akceptacją.

Sprawdź linki, poziomy, wymagania wstępne i czas

Czytaj plan linia po linii. Czysty układ może ukrywać nieprawidłowy poziom, zepsuty link albo błędny łączny czas. Sprawdź:

• Czy linki prowadzą do prawdziwych stron DataCamp z dokładnie takimi tytułami?
• Czy podany poziom zgadza się z tym na stronie?
• Czy uczestnik spełnia wszystkie wymienione wymagania wstępne?
• Czy arytmetyka daje maksymalnie cztery godziny, używając czasów ze stron?
• Czy jest realna progresja, czy trzy wymienne kursy dla początkujących?
• Czy coś weszło tylko dlatego, że dopasowało słowo kluczowe?

Dodajmy czasy ze stron zamiast ufać sumie w planie. Jeśli wynik przekracza 4 godziny, poprośmy Scouta o usunięcie najmniej istotnej pozycji i przeliczenie.

Pierwszy plan Scouta zawierał Introduction to AI Agents, Building AI Agents with CrewAI i Building AI Agents with Google ADK. Wydrukowane czasy dały 3 godziny 30 minut, więc plan zmieścił się w budżecie i zostawił 30 minut wolnych.

Problemem był poziom pierwszego kursu. Scout napisał Beginner, podczas gdy kanoniczna strona podawała Basic. Wysłaliśmy jedną poprawkę:

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 ponownie otworzył wszystkie trzy strony, zmienił tylko pierwszy poziom i zachował łączny czas 3 godziny 30 minut. Poprawka była mała, ale potwierdziła, że poprawny link i wiarygodna etykieta to za mało.

Pierwszy plan obok poprawionego. Ilustracja autora.

Obsłuż brakujące czasy trwania

Nie powinniśmy zamieniać XP, wideo czy ćwiczeń na godziny. Jeśli pola czasu trwania się różnią, zachowujemy każdą wydrukowaną wartość, nazywamy jej pole i do weryfikacji budżetu używamy tylko najwyższej górnej granicy.

Zapisz powtarzalne zasady w profilu Bota

Po skorygowaniu planu dodałem do opisu Bota tylko zasadę, która powinna obowiązywać co tydzień. Jednorazowy temat lub limit czasu pozostaje w naszym cotygodniowym pliku wejściowym.

Krok 5: Zapisz przepływ pracy Bota jako umiejętność

Dwie dobre praktyki przy zapisywaniu przepływów jako umiejętności:

• Nie zapisuj procesu, dopóki ręczna wersja nie działa. W przeciwnym razie umiejętność tylko powtórzy ten sam problem.
• Trzymaj umiejętność wąską: jedna rodzina źródeł, jeden format wyjścia i jedna granica akceptacji. Jeśli musi zgadywać, z jakich systemów korzystać albo co zwrócić, może błądzić i zużywać więcej limitu.

Co należy do umiejętności

Poproś Scouta o zapisanie umiejętności o nazwie Weekly DataCamp Learning Plan. Powinna czytać /workspace/learner-profile.md, sprawdzać każde wymaganie wstępne względem tła i ukończonych zasobów osoby uczącej się, dodawać czasy trwania ze stron, zwracać uzgodnione pola i zatrzymać się przed każdą akcją wymagającą akceptacji.

Po zapisaniu odwołuj się do niej, wpisując / w komponencie. Jeśli się nie pojawia, włącz ją w Settings → Plugins → Yours.

Zapisana umiejętność z wejściami i walidacją. Ilustracja autora.

Przetestuj umiejętność na innym celu

Zmieniłem cel osoby uczącej się na ocenę LLM, zmniejszyłem budżet do 3 godzin i wywołałem zapisaną umiejętność jednym krótkim żądaniem: „Zbuduj plan na ten tydzień, używając bieżącego profilu osoby uczącej się”.

Scout użył Agent Computer i zwrócił jeden kurs, LLM Application Evaluation with LangSmith, bez przenoszenia jakichkolwiek rekomendacji z planu agentów AI. Wykluczył też strony nie na temat i tutoriale bez wydrukowanego czasu trwania.

Kanoniczna strona kursu pokazywała dwa formaty czasu trwania: 2 hr w podsumowaniu oraz 1 hr - 3 hr na chipie czasu trwania. Scout skopiował chip, ale potraktował górny koniec jako stałe trzy godziny. Poprosiliśmy go, by nazwał użyte pole, zachował obie wydrukowane wartości i do weryfikacji budżetu użył tylko górnej granicy.

Późniejsza kontrola wymagań wstępnych ujawniła ważniejszy problem: kurs wymaga LLM Application Fundamentals with LangChain, którego nasz uczestnik nie ukończył. Otwarcie kanonicznej strony było konieczne, ale umiejętność musiała też porównać wymagania wstępne z profilem osoby uczącej się przed poleceniem kursu.

Zaktualizowałem umiejętność, by porównywała każde wymaganie wstępne z profilem oraz raportowała każde sprzeczne pole czasu trwania przed wyborem zasobów.

Krok 6: Zaplanuj umiejętność jako cotygodniową rutynę Grok Bota

Ponieważ komputer w chmurze działa dalej, jak opisano wcześniej, rutyna może działać przy zamkniętym laptopie. Testujemy ją, zanim polegniemy na poniedziałkowym harmonogramie.

Cotygodniowy harmonogram jest tu celowy. Uruchamianie tych samych badań co kilka minut zużywałoby limit nawet wtedy, gdy dane i strony DataCamp się nie zmieniły.

Ustaw harmonogram, strefę czasową i granice

Ustawiliśmy strefę czasową w Settings → General → Agent, a potem utworzyliśmy Rutynę z pięcioma szczegółami: 

• Harmonogram
• Skąd czytać cel i budżet
• Co zwrócić
• Co wymaga akceptacji
• Co zrobić, jeśli brakuje źródła

Jeśli /workspace/learner-profile.md brakuje lub Scout nie może zrobić postępów, rutyna powinna zgłosić problem i się zatrzymać zamiast ponawiać w pętli. Dziedziczy zablokowane akcje Scouta, a akceptacja obowiązuje tylko, jeśli później dodamy inną akcję zewnętrzną. Rutynami zarządzasz w View conversation details → Routines.

Poniedziałkowa Rutyna z harmonogramem i strefą czasową. Ilustracja autora.

Uruchom teraz zamiast czekać do poniedziałku

Zamiast czekać do poniedziałku, uruchomiłem test zaktualizowanej umiejętności z tym samym profilem „LLM evaluation”. Rutyna otworzyła strony kandydatów, zgłosiła wszystkie pola czasu trwania LangSmith i oznaczyła wymóg LangChain jako niespełniony.

Jeśli nie startuje, sprawdź, czy jest włączona, potem jej szczegóły (harmonogram, strefa, Bot, źródło uczącego się, sesja przeglądarki) i wreszcie pozostały limit użycia. Brak danych uczącego się lub wygasła sesja mogą zatrzymać bieg.

Rutyna pominęła LangSmith w planie, wykluczyła pozostałych kandydatów jako nie na temat, z niespełnionymi wymaganiami lub bez podanego czasu trwania, i zwróciła Total: 0. Dopychanie tygodnia złamałoby zasady walidacji.

Przebieg pojawił się w Run history z oznaczeniem ukończenia, a wynik pozostał w rozmowie Scouta. Ten finalny test potwierdził, że harmonogram, zapisana umiejętność, polityka czasu trwania i kontrola wymagań wstępnych współdziałały.

Test rutyny zakończony i widoczny w historii. Wideo autora.

Na koniec

W tym samouczku zbudowaliśmy DataCamp Learning Scout wokół jednego aktualnego źródła uczącego się, sprawdzeń źródeł, wielokrotnego użytku umiejętności i cotygodniowej rutyny. Profil trzymał zasady ogólne, umiejętność zachowała metodę badań, a rutyna dostarczyła poniedziałkowy harmonogram.

Jak widać, droga do zaplanowanego cotygodniowego przebiegu, który robi dokładnie to, co trzeba, wymaga nieco prób i błędów. Testy ujawniły trzy kwestie, które dopracowana odpowiedź mogłaby ukryć: Beginner zamiast Basic, potraktowanie zakresu czasu trwania jak stałej sumy i niespełnione wymaganie wstępne. Dwa pierwsze poprawiono przez ponowne otwarcie kanonicznych stron. Zaktualizowana umiejętność wyłapała trzeci, a finalna rutyna nie zwróciła rekomendacji zamiast rozmiękczać zasady.

Stąd możemy dodać historię ukończeń, by zatrzymać powtarzające się rekomendacje, albo stworzyć bota Study Coach, który zamieni wybrane przez Scouta zasoby w harmonogram nauki. Jeśli w aplikacji pojawi się Teach a task, możemy też nagrać przepływ w przeglądarce i utworzyć szkic umiejętności.

Nowe połączenie z X może rozszerzyć etap odkrywania Scouta. Podłączenie profilu X tworzy teraz konto deweloperskie z dołączonymi kredytami. Dla Scouta wyłącznie do badań trzymaj zablokowane akcje zapisu na X i weryfikuj każdego kandydata na stronie DataCamp przed dodaniem do planu.