O czym jest ten film
- Jenna z zespołu field growth (marketing wydarzeniowo-terenowy) w SpaceX AI pokazuje krok po kroku, jak za pomocą botów Grok przeprowadza kampanię eventową — od pomysłu do startu.
- Wprowadzenie do produktu: boty mają własne „komputery”, pamiętają logowania do narzędzi, uczą się kontekstu w trakcie pracy, działają w chmurze bez przerwy, a rozmawia się z nimi jak z kolegami przez komunikator.
- Prelegentka pracuje na sześciu wyspecjalizowanych agentach: Trend Spotter, Win the Day, Luma Pages, Fieldfinder, Outbound Agent i Greenlight Approvals.
- Cały pokaz odbywa się na fikcyjnej firmie North Wind Cloud (producent narzędzi dla programistów) — wszystkie dane, nazwiska i liczby są zmyślone.
- Boty spięte są w łańcuch: plan z jednego agenta automatycznie uruchamia budowę strony rejestracji, potem listę gości, zadania dla sprzedaży i kampanię zaproszeń.
- Demonstracja obejmuje realne integracje: Luma (strony wydarzeń), Slack, Salesforce, Databricks, Notion, Google Drive i Gmail.
- Agent Greenlight rozwiązuje problem „lustra weneckiego” Lumy: codziennie raportuje w Slacku, kto się zarejestrował, sam odpowiada na pytania handlowców i zatwierdza rejestracje według reguł (np. stanowisko VP i wyżej).
- W części Q&A: jak definiować kryteria sukcesu botów, uczyć ich przez nagrania ekranu, prowadzić rozmowy grupowe z wieloma botami oraz pozwalać botom tworzyć kolejne boty (Botbot, szablon Dr. Eggbot).
- Sporo miejsca poświęcono człowiekowi w pętli: boty nie wysyłają nic poza firmę bez przeglądu, a automatyzację buduje się etapami — jak po drabinie zaufania.
- Na koniec: zarządzanie rosnącą flotą botów (cotygodniowe przeglądy, bot-audytor), boty zespołowe w Slacku i łączenie prywatnego konta Grokbota ze służbowym.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Jeden bot, jedno wąskie zadanie
Na czym polega: Zamiast jednego „uniwersalnego” asystenta prelegentka prowadzi sześć botów, z których każdy ma swój tor: trendy, strategia, strony rejestracji, dobór wydarzeń dla sprzedaży, zaproszenia, zatwierdzenia.
Jak stosować: Rozłóż swój proces na etapy i każdemu etapowi przydziel osobnego bota. Przydzielając rolę, opisz ją jednym zdaniem — jeśli nie daje się ująć w jedno zdanie, znaczy to, że zadanie jest za szerokie.
Na co uważać: Bot, który „robi wszystko”, traci jakość — autorka celowo zawęża zakres swojego agenta Win the Day, bo w pierwotnej wersji brał na siebie zbyt dużo.
2.Łącz boty w łańcuch, żeby dane płynęły same
Na czym polega: Wynik jednego agenta uruchamia następny: po rekomendacji trendów bot strategiczny buduje plan, ten odpala stronę rejestracji, potem powstają zadania dla sprzedaży i szkice maili. Nikt nie przenosi danych ręcznie.
Jak stosować: Przy budowie każdego bota dopisz polecenie postaci „gdy skończysz, przekaż wynik agentowi X i każ mu zacząć”. Kolejność ustaw raz, na starcie procesu.
Na co uważać: Kolejność musi być zaplanowana świadomie; jeśli któryś bot się opóźnia, cała sieć czeka — w czasie demo jeden agent budował stronę dobrych kilka minut.
3.Daj botom własne logowania i pozwól im dokańczać robotę
Na czym polega: Boty Grok mają własne środowisko i pamięć logowań: raz zalogowany do narzędzia pracuje w nim samodzielnie, również nocą, bo działa w chmurze — zanim zamkniesz laptopa.
Jak stosować: Skonfiguruj botowi dostęp do narzędzi, których używasz codziennie (strony wydarzeń, Slack, poczta, CRM), i zamiast mikroinstrukcji dawaj kierunek: „zrób to i wróć z wynikiem”.
Na co uważać: To oznacza też realne uprawnienia bota w systemach firmowych — warto trzymać je osobno od własnych i pamiętać o polityce bezpieczeństwa firmy.
4.Kalibruj boty researchowe własnym gustem
Na czym polega: Trend Spotter nie powstał z gotowej listy źródeł. Autorka zaczęła od szerokiego zapytania („AI, marketing, sport i rozrywka”), a potem odsiewała: pokazywała posty z X („więcej tego”), podpinała serwisy branżowe i przesyłała znaleziska z Instagramu.
Jak stosować: Traktuj pierwsze tygodnie z botem researchowym jak naukę smaku nowego współpracownika: regularnie oceniaj wyniki i mów wprost, co zostaje, a co wypada.
Na co uważać: Uczenie się preferencji trwa — to proces tygodni, nie jednorazowa konfiguracja. Bez twojej regularnej weryfikacji raporty będą się „rozmywać”.
5.Definiuj, co znaczy „dobry wynik”
Na czym polega: Na pytanie o kryteria sukcesu pada dwie odpowiedzi: po pierwsze, czasem wystarczy uczciwy test subiektywny („czy ten raport jest ciekawy?”); po drugie, botom trzeba pokazywać przykłady dobrej pracy — np. piętnaście wzorcowych wykonań danego procesu.
Jak stosować: Zanim zautomatyzujesz proces, przejdź go sam kilka razy i zostaw botowi próbki wyników uznanych za dobre. Możesz też nagrać ekran — funkcja „teach a task” pozwala botowi obejrzeć film i nauczyć się powtarzać sposób pracy.
Na co uważać: Kryteria się starzeją. Co jakiś czas wracaj do przykładów i aktualizuj je, bo bot będzie odtwarzał też twoje dawne, gorsze nawyki.
6.Automatyzuj odpowiedzi w Slacku, ale zawsze podpisuj, że to bot
Na czym polega: Agent Greenlight codziennie publikuje listę zarejestrowanych gości z podziałem na konta, oznacza handlowców i sam odpowiada na pytania w stylu „czy ta osoba się zapisała?”. Każda taka wiadomość ma dopisek, że pochodzi od bota.
Jak stosować: Znajdziesz pytania, które powtarzają się w kanałach zespołu (status listy gości, harmonogram, dostępność), i posadź tam bota z dostępem do źródeł prawdy. Dopisek o autorstwie bota ustaw jako obowiązkowy.
Na co uważać: Nieoznaczone odpowiedzi agenta bywają mylane z ludzkimi — wątki „znikają” jakby już obsłużone, a ludzie nie wiedzą, z kim rozmawiali. Ktoś w zespole musi znać reguły, którymi bot się kieruje.
7.Wprowadź bramki zatwierdzeń i idź po drabinie zaufania
Na czym polega: Wszyscy agenci prelegentki mają zakaz wysyłania czegokolwiek poza firmę. Mail do klientów to zawsze szkic do przeglądu; treści do kierownictwa najpierw powstają w roboczej wersji. Moderator nazywa to „drabiną zaufania”: najpierw „zrób całość, ale pokaż wynik bez wysyłania”, po kilku udanych powtórzeniach dokładasz kolejne warstwy automatyzacji.
Jak stosować: Zacznij od trybu podglądu. Dopiero gdy trzy–cztery razy z rzędu wynik będzie dobry, pozwól botowi działać samodzielnie — i to najpierw w kanałach wewnętrznych.
Na co uważać: Pełna automatyzacja kanałów zewnętrznych (maile do klientów, social media) bez ludzkiego przeglądu to ryzyko dla marki. Autorka celowo zostawia publikowanie i wysyłkę „światu” sobie.
8.Wykorzystuj trwałą pamięć bota jako drugi mózg
Na czym polega: Boty pamiętają kontekst z miesięcy i nie ma tu klasycznego problemu „okna kontekstu”. Autorka trzyma plany wydarzeń w dokumentach Notion, a bot odpowiada z nich na pytania zespołu i wyszukuje stare informacje w poczcie — także tę sprzed dwóch zmian firmy i przejęć.
Jak stosować: Zebrą plany i materiały w jednym, uporządkowanym miejscu (Notion, Drive), podepnij botowi dostęp do kilku źródeł naraz i pytaj go jak asystenta: „znajdź i złoż w całość”.
Na co uważać: Jakość odpowiedzi zależy od porządku w źródłach — bajzł w dokumentach odczyta bot równie wiernie. Przy decyzjach wysokiej stawki pamięć bota traktuj jako punkt wyjścia, nie wyrocznię.
9.Zarządzaj flotą botów jak portfelem projektów
Na czym polega: Boty mnożą się same — w trakcie jednej godziny prezentacji przybyły cztery ponad plan. Autorka rezerwuje co tydzień blok czasu na przegląd agentów, rozdziela ich na „faktyczną pracę” i „nieprzypisanych” (kandydaci do scalenia lub usunięcia), a moderator ma dedykowanego bot-audytora, który sam wykrywa duplikaty i proponuje porządki.
Jak stosować: Wprowadź cykliczny przegląd floty i pytaj wprost: „które agenty się nakładają, co scalić, co wygasić?”. Przy rosnącej liczbie botów rozważ audytora, który zrobi to za ciebie.
Na co uważać: Bez rytmu przeglądów flota przeradza się w zbiór półproduktów, w których nikt nie pamięta, kto za co odpowiada — paradoksalnie trzeba zarządzać zarządcami.
10.Rozważ boty zespołowe dostępne dla wielu ludzi
Na czym polega: Boty można udostępnić całemu zespołowi i dodać je do kanału Slack, gdzie oznacza się je jak współpracownika. Przykłady z firmy: agent odtwarzający zgłaszane błędy w kanale wsparcia czy bot marketingu odpowiadający na pytania o harmonogram.
Jak stosować: Zbuduj bota o wąskim zakresie wiedzy (np. plan wydarzeń na kwartał), udostępnij go w kliencie zespołu i w Slacku, a ludzie sami zaczną go pytać o rzeczy, które wcześniej zajmowały komuś czas.
Na co uważać: Zakres i uprawnienia bota zespołowego muszą być jasno określone — w przeciwieństwie do bota prywatnego, tu jedna nieścisłość trafia do wielu osób naraz.
Redakcyjne tłumaczenie
(Informacja dodatkowa: materiał pochodzi z oficjalnego kanału Grok, a prelegentka pracuje w firmie stojącej za prezentowanym produktem — pokaz ma więc charakter i szkoleniowy, i promocyjny.)
Wprowadzenie i plan spotkania
Jestem Jenna, pracuję w zespole field growth (marketing wydarzeniowo-terenowy) w SpaceX AI, w ramach działu marketingu korporacyjnego. Pokażę, jak korzystam z botów Grok w marketingu — przede wszystkim w mojej codziennej robocie eventowej — i mam nadzieję, że komuś pomogę ruszyć z własnymi pomysłami. Spotkanie nagrywamy i roześlemy nagranie; pytania można wrzucać do zakładki Q&A.
Plan jest prosty: najpierw krótko o mnie i o tym, jak trafiłam do SpaceX AI, potem wprowadzenie do produktu, następnie przedstawię moich botów, przeprowadzę pokaz, podzielę się wnioskami i zostawimy czas na pytania.
Zanim był Grokbot
Trafiłam do Cursora (zanim firma stała się SpaceX AI) jako pierwsza osoba w zespole field marketingu. Obsługiwałam stu–dwustu ludzi go-to-market, czyli zespołów sprzedażowych i klientowych — każdego dnia spływały nowe prośby, a ja musiałam jednocześnie prowadzić wydarzenia. Szybko nauczyłam się Cursora i skleiłam własny stos narzędzi AI: Cursor, Claude, Glean (firmowa wyszukiwarka) oraz kilka wewnętrznych narzędzi. Wszystko po to, żeby ogarniać strumień zadań i prośby kolegów z GTM.
Latem nasz zespół wypuścił Grokbota — i to dla mnie wszystko zmieniło. Jestem mniej techniczna niż typowi ludzie od strony Cursora, więc ten produkt trafił właśnie w mnie. Tworzysz w nim agentów: boty z konkretnymi zadaniami, z którymi rozmawiasz jak z kolegami z zespołu. W praktyce ma się wrażenie pisania na komunikatorze, a nie dłubania w kolejnym „narzędziu”.
Kilka rzeczy wartych uwagi: boty pamiętają — zatrzymują kontekst i doświadczenie ze wspólnej pracy, więc z czasem radzą sobie coraz lepiej z twoimi zadaniami. Logują się do narzędzi tak jak ty (pokażę to za chwilę). W ustawieniach po prawej stronie widać rutyny, czyli ustawione automatyzacje — osobno dla każdego bota. No i gotowe boty można udostępniać jako szablony; kilka tych, które dziś pokażę, jest już w firmowym marketplace.
Dlaczego Grokbot
Po pierwsze, bot ma własny komputer. Gdy logujesz się do czegoś takiego jak Luma — naszego narzędzia do stron rejestracji na wydarzenia — robisz to raz. Potem bot pamięta dane dostępowe i pracuje we własnym środowisku, prowadząc procesy na swoją rękę.
Po drugie, dokańcza robotę. Dostaje rolę i kierunek, a resztę wykombinuje sam. Ustawia przy tym rutyny i automatyzacje — wystarczy poprosić, a czasem nawet samo pytanie „jak to usprawnić?” wystarczy.
Po trzecie, działa bez przerwy. Grokbot siedzi w chmurze — nie musisz nic stawiać u siebie. Zamykasz laptopa albo idziesz na spotkanie, a proces leci dalej, także w nocy.
Po czwarte, interfejs przypomina wiadomości. Piszesz z botami jak z ludźmi: na telefonie albo laptopie, z możliwością przełączania się między urządzeniami.
Sześć kroków mojej kampanii
- Trend Spotter — „rozeznanie w terenie”. Śledzę, co się dzieje w sporcie, kulturze i marketingu AI, żeby mieć stałą świadomość, co działa, a co nie. Część mojej pracy wiąże się ze sportem i rozrywką — podpisaliśmy np. partnerstwo z Madison Square Garden i jeździmy na mecze Rangersów.
- Win the Day — układanie planu gry. Domyka pozycjonowanie, buduje proces i szkielet całej reszty kampanii.
- Luma Pages — czysta taktyka: strona rejestracji, maile zapraszające, wszystkie „powierzchnie” wydarzenia.
- Fieldfinder — kierowanie prośb: automatyzacje w procesach wewnętrznych i w Slacku, plus dobór wydarzeń dla zespołu GTM.
- Outbound Agent — kampania zaproszeń do gości.
- Greenlight Approvals — monitorowanie wyników: zaproszenia, odmowy, powiadomienia dla decydentów.
Demo: fikcyjna firma North Wind Cloud
Cały pokaz działa w środowisku testowym — każda firma, nazwisko i liczba, które zobaczycie, są zmyślone. Mój osobisty bot-sztabowiec, Mini Me (chief of staff), pomógł mi to przygotować; własnie u niego sprawdziłam, jaką fikcyjną firmę wymyśliliśmy: North Wind Cloud, średniej wielkości producent narzędzi dla programistów. W tym scenariuszu jestem szefową marketingu, a firma ma lożę w Madison Square Garden na 1 października — to przykład oparty na wydarzeniu, do którego naprawdę zawieźliśmy klientów.
Trend Spotter: co się dzieje w świecie
Zleciłam wcześniej temu agentowi research trendów w branży oraz zadanie: znajdź wydarzenie w San Francisco na przyszły miesiąc, na które moglibyśmy zaprosić gości — w marketingu eventowym ciągle trzeba wymyślać coś świeżego dla zespołów sprzedażowych.
Wrócił z konceptem wieczoru na meczu Warriors–Heat w Chase Center: pomógł mi zawęzić grupy docelowe, uzasadnił, dlaczego to dobry pomysł, i dorzucił terminy zapasowe z krótkim komentarzem, który wybrać, a którego unikać. Przykład: 9 listopada odpada, bo koliduje z KubeCon i robi się problem z podróżą — nasza fikcyjna publiczność jest techniczna. Do tego doszedł osobny raport z pomysłami na inne aktywności.
Alex: W czacie pojawiło się pytanie o dobre praktyki przy definiowaniu kryteriów sukcesu botów — jak upewnić się, że wynik jest taki, jak zamierzaliśmy?
Jenna: Dla raportu z trendów dobrym testem bywa po prostu to, czy uważam go za ciekawy. Pokażę prawdziwego agenta, nie demo: codzienny raport trendów odfiltrowany pod moją pracę. Prowadzę plan sportowo-rozrywkowy, więc dostaję sport plus AI — buduję go pod Atlassiana i inne duże firmy z branży, no i śledzę, co dzieje się wokół samych botów.
Alex: Dołożę jedno: przy budowaniu umiejętności i procesów kluczowe jest wprost zapisane kryterium sukcesu i przykłady „dobrego”. Przerabiam dany proces pięć, dziesięć, piętnaście razy — i pokazuję botowi: to jest wynik, który akceptuję. Taka informacja działa wybornie.
Win the Day: cały plan wydarzenia
Ten agent buduje strategię. Zleciłam mu wcześniej dwie rzeczy: przygotować plan oraz — gdy tylko Trend Spotter skończy rekomendacje — automatycznie ruszyć z całym przepływem pracy. Ustawiłam kolejność: gdy skończy koncept, przejmuje Luma Pages i stawia stronę rejestracji (już mnie ubiegł), potem Fieldfinder tworzy zadania dla zespołu GTM, następnie Outbound Agent buduje kampanię zaproszeń, a na końcu całość przechodzi przegląd.
Co konkretnie powstało? Migawka wydarzenia: wieczór na Warriors–Heat, temat spotkania. Decyzje do podjęcia: kolacja przed meczem? Agent zrobił research — Water Tavern wypada świetnie: kwadrans pieszo od tip-off, więc łatwo zaprowadzić gości z punktu A do B, i mieści około 48 osób, czyli więcej niż sama loża. Duża część mojej pracy to budowanie relacji, więc agent uzasadnia też, po co to robimy. Strategia gości: działam po stronie korporacyjnej, wśród liderów — bot rekomenduje wiceprezesów inżynierii, starszych liderów, liderów platform i podaje kryteria doboru (firmy, powtarzam, zmyślone). Lista gości: w prawdziwym Grokbotowi podpięte są Salesforce i Databricks, więc bot wyciąga nazwiska i firmy i buduje z nich narzędzie robocze. Lista „na jeden rzut oka”: wszystko, co robię, ma przełożenie na przychód — mierzymy go przed wysłaniem zaproszeń, żeby po wydarzeniu porównać wynik z planem. Scenariusz wieczoru: od przyjazdu aż do końca meczu w Chase Center. Checklista odliczania: pełne zarządzanie projektem do dnia meczu — RSVP, odcięcia zapisów, ankiety, wszystko, co tylko przyjdzie do głowy. Na końcu agent pilnuje też, z którymi koleżankami i kolegami muszę pogadać.
Luma Pages: strona rejestracji bez klikologii
Jedna uwaga z perspektywy: przy dużej liczbie wydarzeń najbardziej zjada mnie czas drobnica. Stawianie stron w Lumie nie czyni mnie lepszą marketerką — liczy się wyłącznie skrupulatność. Więc oddałam to agentowi: bierze wszystko, co zbudował Win the Day, proponuje teksty i uzupełnia stronę. Ustawiłam branding — szare tło, konkretna typografia — bo bez instrukcji bot zaczyna od losowych dodatków, a identyfikacja naszej firmy jest czarno-biała.
Strona jest prywatna: wiele naszych wydarzeń dotyczy kadr kierowniczych i chcemy kontrolować listę gości. Na pokaz wciśliłam „poproś o dołączenie” i moja rejestracja wisi w statusie oczekującym.
Alex: Mamy pytanie o pracę z wieloma botami naraz. Są rozmowy grupowe — pod przyciskiem plus — gdzie do jednego czatu dodajesz kilka botów i opisujesz zadanie rozpięte na kilka odpowiedzialności. Zwykle jeden bot przejmuje dowodzenie i rozdziela pracę między pozostałych. Podobny efekt daje wspomnienie jednego bota w rozmowie z drugim: widać, że się dogadują i że praca idzie równolegle. U mnie działa np. bot z kontekstem technicznym — zna naszą bazę kodu, aktualizacje produktu i dokumentację wewnętrzną — więc gdy pracuję z klientami, odpowiada im z technicznie poprawnych źródeł, czerpiąc z pozostałych agentów.
Jenna: Ja z kolei ukryłam wiadomości między botami — rozpraszały mnie, więc dawno temu kazałam im gadać „w ciszy”. Widzicie tylko to, co wraca bezpośrednio do mnie.
Fieldfinder: bot dla zespołu sprzedaży
Rośniemy bardzo szybko i zespoły GTM toną w zadaniach, więc zbudowałam agenta, który znajduje nadchodzące wydarzenia pasujące do ich klientów docelowych. Do testu poleciłam: „udawaj, że jesteś Alex, handlowcem w naszej fikcyjnej firmie, i znajdź mi wydarzenie”. Bot zwrócił m.in. wieczór „Five Nines” na Warriors–Heat (Informacja dodatkowa: nazwa to żartobliwe nawiązanie do wskaźnika dostępności systemów na poziomie 99,999 proc. — tematu bliskiego firmie robiącej narzędzia dla programistów) oraz wymyślone wydarzenie VIP w Nowym Jorku, powiązane z dwoma tamtejszymi kontami klientów. Dzięki temu nikt nie musi już przeszukiwać kanałów Slacka ani stron w Notion.
Outbound Agent: od listy do wysłanego maila
Gdy nie wiem, ile osób przyjdzie, wysyłam zautomatyzowane zaproszenia. Poprosiłam: znajdź sześciu dobrych klientów do zaproszenia na nadchodzące wydarzenie. Bot nie tylko złożył listę (klient, powtarzam, fikcyjny) — naszkicował cały mail i wstawił link do strony z Lumy. Wszystko jest spięte: zespół nie odtwarza szablonów, bo agent pobrał treść ze stron zbudowanych przez pozostałych. Po moim przeglądzie wystarczy wysłać — i mail ląduje w skrzynce.
Greenlight: zatwierdzenia i raporty prosto w Slacku
Mój ulubiony agent, działa na żywo. Problem, który rozwiązuje: Luma jest jak lustro weneckie — ja widzę wszystkich zarejestrowanych, ale zespół już nie. Ludzie bez końca pytają, kto się zapisał, czy zapisała się ta konkretna osoba. Agent codziennie o ustalonej godzinie wrzuca więc listę przychodzących z podziałem na konta i oznacza właściwych handlowców — na demo tylko mnie i Alexa. Do tego odpowiada za mnie na pytania.
Sprawdźmy na żywo: padło pytanie o pewną (fikcyjną) osobę, Ninę. Bot odpowiada: tak, zarejestrowana, taka grupa, potencjalny ARR, stan: oczekujący — bo nie zezwoliłam mu jeszcze na samodzielne zatwierdzanie. A regułę mam taką: zatwierdzaj automatycznie, jeśli stanowisko to VP lub wyżej. Właśnie zatwierdziłam Ninę i w Slacku, i w Lumie; od teraz odpowiedź na pytanie Alexa obejmie status i aktualizację po zatwierdzeniu. W tym środowisku mogę też poprosić: „zasymuluj, że zatwierdziłaś w Lumie” — i bot domyka pętlę. Potem dorzucił nową regułę, którą właśnie podałam: lista tytułów VP z potencjalnym ARR wśród zarejestrowanych, z oznaczeniem handlowców. Jeszcze lepszy format uzyskam dodatkowym poleceniem: po jednej pozycji na wpis, pogrupowane według typów kont — enterprise, mid-market, strategic.
Jedna rzecz, którą musiałam dodać: dopisek „to jest automatyzacja bota Grok”. Często bowiem wchodzę w wątek, a agent już odpowiedział — bez oznaczenia odpowiedzi by „ginęły”, jakby ktoś ludzki je obsłużył. Pod spodem pojawia się też adnotacja „wysłane przez Cursora”.
Alex: Co tu ciekawe, te automatyzacje ustawia się naturalnym językiem — bez dodatkowej pracy, jakiej wymagały wcześniejsze systemy AI. „Proszę, automatyzuj odpowiadanie na pytania” — i po piętnastu sekundach gotowe.
Jenna: Ja z kolei często piszę za szybko, wysyłam i dopisuję kolejne linijki — i tak jak człowiek, bot sam składa to w jeden sens. W ustawieniach widać rutyny: na demo podpięłam jeden kanał Slacka, a gdy agent zwalnia, mówię po prostu „przeglądaj co dwie minuty”.
Pytania i odpowiedzi
Uczenie botów przez nagrania („teach a task”).
Alex: Przycisk przenieśliśmy pod plus w oknie czatu. Nagrywasz ekran i pokazujesz swój sposób pracy: „tak wyglądają moje czynności każdego dnia — obejrzyj i naucz się tego powtarzać”. Bardzo dobry sposób na budowanie kontekstu u bota.
Czy boty mogą tworzyć boty?
Alex: Tak. Mam „bot-menedżera” zwanego Botbot — dużo pracuję z klientami o różnych potrzebach, więc mój bot potrafi wykluczać kolejne boty na nowe zadania i prowadzić je od początku do końca. Polecam też szablon Dr. Eggbot, przygotowany przez naszą główną inżynier Lauren — ma wbudowane umiejętności dotyczące dobrego projektowania botów, reguł i kontekstu. Kiedy nim zarządzam tworzeniem pozostałych, wychodzą bardzo wysokiej jakości.
Proaktywność.
Alex: Wydaliśmy to dosłownie w ostatnich dniach: boty-sztabowi zaczęły działać z własnej inicjatywy. Zauważają nadchodzące spotkanie w kalendarzu i same przygotowują dokument — bez żadnego polecenia. Przy dniu zapełnionym rozmowami to bezcenne.
Najbardziej produktywny trik.
Jenna: Buduję wydarzenia w dokumentach Notion — pełny plan od punktu A aż do rozejścia się gości. Agent bierze ten dokument i odpowiada z niego na każde pytanie. Bo w ciągu dnia dzieje się tego tak dużo (patrzcie, ile wiadomości przeszło mi w trakcie tej prezentacji), że liczy się jedno: żeby odpowiedź przyszła od ręki i zespół mógł sam ruszyć dalej. Stąd właśnie dopisek, że pisze bot.
Zarządzanie kontekstem.
Jenna: Trzymam rzeczy w Notion i Google Drive, bot ma dostęp do obu i żongluje nimi. Kiedyś potrzebowałam stosu narzędzi do szukania; teraz pytam mojego asystenta i on znajduje w Notion, Gmailu, Google Docs i Slacku. Zapominam ciągle — więc po prostu liczę na agentów.
Alex: U mnie podobnie — Grokbot zbudował mi zresztą w Notion bazy danych z informacji, którymi pracuję na co dzień, i sięga do nich w rozmowach.
Źródła Trend Spottera.
Jenna: Zaczęłam, chyba w lipcu, od szerokiego zapytania: trendy AI, marketingu, sportu i rozrywki. Potem kalibrowałam: pokazywałam posty z X — „to jest trafne, chcę więcej tego”. Dobry gadżet reklamowy to mój słaby punkt, więc dorzuciłam prośbę o przejrzenie Hypebeast; znaleziska z Instagramu po prostu przesyłam botowi. Ten agent jest tak naprawdę kuracją mojego gustu ze wszystkich platform. Jest podpięty pod moje konto na X, więc widzi, co mnie wciąż interesuje; można podpiąć pozostałe konta.
Konto prywatny i służbowy.
Alex: Pytanie, czy połączyć prywatne konto Grokbota ze służbowym — odpowiedź brzmi: tak, i robi to wrażenie „bota w bocie”. Pobierasz wersję linuxową Grokbota na komputer bota, logujesz drugie konto — i prywatny bot może sterować służbowym. Trzeba tylko przemyśleć, jak dane przepływają między kontami.
Jenna: Ja robię to prościej, bo jeszcze nie opanowałam sztuczki Alexa. Mój agent Donna (służbowy) mailuje mojemu prywatnemu agentowi same blokady w kalendarzu: „Jenna ma wtedyś spotkanie” — zero treści, więc granice prywatności zostają nienaruszone. I w drugą stronę. Efekt: nigdy nie muszę zarządzać kalendarzem, którego zresztą nie znoszę.
Człowiek w pętli.
Jenna: Bardzo słuszny temat. Wszyscy moi agenci mają zakaz wysyłania czegokolwiek poza firmę — outbound, który widzieliście, to szkic do mojego przeglądu. Mogę powiedzieć „zrób cieplejszy wstęp”, bot poprawia i czeka na „wyślij”. Podobnie treści do kierownictwa: komunikacja z seniorami jest kluczowa, więc najpierw szkicuję ją w bocie, czasem wysyłam od razu, ale wolę najpierw uporządkować. Krótko mówiąc: pełno bramek, żadnej wolnej ręki.
Alex: Myślę o tym jak o drabinie zaufania. Widzisz stan docelowy, ale idziesz małymi krokami: „zrób całość, nie wysyłaj, pokaż wynik”. Po trzech–czterech udanych powtórzeniach wiesz, że wynik jest powtarzalny — i dopiero wtedy dokładasz kolejne warstwy automatyzacji.
Modele.
Alex: Ciekawostka względem Cursora: Grokbot działa na naszych własnych, najmocniejszych modelach — nie wybierasz modeli, nie kombinujesz z konfiguracją.
Zarządzanie flotą botów.
Jenna: Świetne pytanie — właśnie je zadałam, bo w ciągu tej godziny przypadkiem wykluały się cztery boty więcej, niż planowałam. Mam blokadę w kalendarzu raz w tygodniu na przegląd wszystkich agentów. Rozdzielam ich na „prawdziwą pracę” i „nieprzypisanych” — ci drudzy czekają na skasowanie albo scalenie. I zapytałam wprost: „jak posprzątać tych agentów, coś się nakłada?” — dostałam konkretną rekomendację. Druga zasada: bardzo wąskie tory. Bot z jednym torem myśli jedno torowo i to mu wychodzi; mój Win the Day kiedyś robił wszystko, więc zawężam jego zakres, żeby był bardziej skupiony.
Alex: U mnie działa bot-audytor, raz w tygodniu na rutynie: wyłapuje nadmiarowe boty i proponuje usunięcie lub scalenie. Nie muszę o tym w ogóle myśleć.
Rozmowy grupowe czy pojedynczy bot?
Jenna: Szczerze — w grupach byłoby łatwiej, ale kiedy dostawaliśmy produkt, rozmów grupowych jeszcze nie było. Alex, masz lepszą receptę?
Alex: Zmuszam się do nich coraz bardziej. Grupy wybieram przy zadaniach szerokich i mglistych, gdy chcę patrzeć, jak boty koordynują pracę — bo gdy sztabowiec „dzwoni” do innych botów, ta komunikacja jest schowana i trzeba ją rozklikać, a w grupie widzę całą orkiestrę na żywo i mogą nią sterować. Przy zgrabnych, konkretnych zadaniach wystarcza sztabowiec, który sam podzleca.
Pamięć i okna kontekstu.
Alex: Tu dobra wiadomość: nie musisz się martwić oknami kontekstu ani spadkiem jakości przy długiej rozmowie, jak w narzędziach typu cloud code. Boty mają pamięć trwałą — każdy nosi „własny mózg” — i uczą się twojego sposobu pracy.
Jenna: Potwierdzam: Grokbot wyciąga mi rzeczy sprzed miesięcy. Moje maile z Graphite przeniosły się przy przejęciu do Cursora, a stamtąd do SpaceX AI — więc proszę agenta, żeby złożył całość w kontekst, bo jest tego za dużo, by pamiętać.
X i media społecznościowe.
Jenna: Mam prywatnego bota, który szkicuje dla mnie posty na X — ale nie publikuje, bo nie zalogowałam go do wysyłania.
Alex: Ja nie dam botom prowadzić moich mediów społecznościowych. Da się — ale odebrałoby to sens mediom społecznym, które przecież mają być od ludzi.
Jenna: Czasem napiszę szkic i odeślę go botowi do doszlifowania w kontekście mojej roli i tego, dokąd zmierzam — pamięta to i pomaga. Ale kontrola zostaje u mnie: świat ma dostawać ludzką Jennę, nie zawsze agentową.
Boty zespołowe.
Jenna: Zaczęłam się bawić team botami, choć nie zbudowałam jeszcze nic porażającego — Fieldfinder to mój pierwszy, udostępniony handlowcom.
Alex: Boty zespołowe to „tryb multiplayer”: budujesz bota z konkretną pracą, wiedzą i zakresem, udostępniasz zespołowi w kliencie Grokbota, a nawet dodajesz do kanału Slack i oznaczasz jak współpracownika. U nas np. agent „Reprodukcja” siedzi w kanale zgłoszeń błędów: ktoś pisze, że coś nie działa, agent odpowiada i próbuje błąd odtworzyć, a przy naprawie może z nim gadać kilka osób naraz. Marketing mógłby tak posadzić bota z harmonogramem w zespołowym kanale — odpowiadałby sam, zamiast angażować ludzi.
Na koniec
Dziękuję wszystkim za obecność. Nagranie roześlemy wraz z zaproszeniem z Lumy. Polecam przewodniki po botach pod adresem X.AI/botguides oraz marketplace z gotowymi, wstępnie skonfigurowanymi botami — świetny punkt startu do własnych eksperymentów. Dzięki!