xAI a annoncé le 28 septembre 2026 la bêta publique de Team Bots, des Grok Bots partagés autour d’un rôle ou d’un flux de travail d’équipe. La bêta est proposée aux clients des forfaits Teams et Enterprise. Selon xAI, les équipes partagent les compétences des bots, tandis que les conversations, le contexte et les mémoires restent propres à chaque utilisateur.
xAI annonce la bêta publique de Team Bots
Team Bots vise à coordonner des tâches d’équipe, notamment dans Slack. Chaque bot possède son propre identifiant et peut être invité dans un canal pour répondre aux questions, recevoir du contexte et échanger avec le groupe.
xAI décrit quatre briques : le contexte, les plugins, les identifiants d’accès et les mémoires. Le contexte peut contenir des fichiers, des consignes et des compétences, par exemple un guide de marque ou de la documentation interne. Les plugins permettent de connecter des applications ; Salesforce, Notion et GitHub sont les exemples cités. Les identifiants peuvent donner accès à des API tierces sans passer par un plugin.
Ce que Team Bots partage et ce qui reste individuel
Le modèle repose sur une distinction centrale : les compétences peuvent être partagées par l’équipe, mais xAI décrit les conversations, le contexte et les mémoires comme séparés pour chaque utilisateur. Un bot commun peut donc servir un rôle d’équipe sans réunir ces éléments individuels.
Les exemples de connexion ne se limitent pas aux plugins. Slack sert à l’échange dans les canaux ; d’autres outils apparaissent dans les scénarios propres aux ventes, à l’ingénierie et à l’analyse de données. Dans l’exemple Data Bot, des identifiants partagés en lecture seule donnent accès à des tables Databricks approuvées ; xAI cite aussi Datadog, Hex et Statsig pour ce scénario.
Quatre workflows présentés par xAI
Les usages présentés couvrent les ventes et le service client, le produit et l’ingénierie, le marketing et l’analyse de données.
Dans les ventes et le service client, Harper a créé un bot destiné à repérer des clients dont les polices avaient expiré et à les aider à rétablir leur couverture. Pour le marketing, Angela Ferrante, responsable marketing d’Amplitude, décrit des usages envisagés autour des informations sur le marché et les clients, de la visibilité dans les réponses d’IA, de l’examen des lancements et du suivi de ce qui fonctionne.
Le scénario d’ingénierie cite notamment Cursor et Linear. Pour l’analyse de données, l’exemple s’appuie sur des tables Databricks approuvées et des accès en lecture seule. xAI indique que son équipe d’analyse avait constitué en deux ans une bibliothèque de compétences couvrant plus de 45 000 tables.
Les résultats rapportés par Harper et xAI
Dakotah Rice, CEO de Harper, affirme que l’entreprise a construit son bot en 24 heures et qu’il a permis à ses clients d’économiser plus de 120 000 dollars sur plusieurs centaines de polices.
De son côté, xAI rapporte qu’une équipe de cinq personnes a livré plus de 100 pull requests — des propositions de modification de code — par jour en s’appuyant sur un projet Cursor qui orchestrant des centaines de Cloud Agents pour construire Team Bots.
