28 września 2026 r. xAI ogłosiło publiczną betę Team Bots — współdzielonych Grok Bots zaprojektowanych z myślą o określonych rolach i procesach zespołu. Beta jest przeznaczona dla klientów planów Teams i Enterprise.

Co zespół współdzieli, a co pozostaje osobne

Team Bot ma skupiać wiedzę i umiejętności wokół wspólnego zadania. Według opisu xAI zespół może dzielić się umiejętnościami bota, ale rozmowy, kontekst i pamięć każdego użytkownika pozostają oddzielne.

xAI wymienia cztery elementy Team Bots: Context, Plugins, Credentials i Memories. Context obejmuje pliki, instrukcje oraz umiejętności — na przykład wytyczne dotyczące marki i dokumentację wewnętrzną. Plugins łączą bota z aplikacjami, takimi jak Salesforce, Notion i GitHub; wtyczkę można skonfigurować indywidualnie albo dla zespołu. Credentials, czyli dane uwierzytelniające, pozwalają uzyskać dostęp do zewnętrznych interfejsów API, także bez wtyczki.

Każdy Team Bot może mieć własny identyfikator w Slacku i zostać zaproszony do kanału. Zespół może tam zadawać mu pytania, przekazywać kontekst i otrzymywać odpowiedzi.

Cztery przykłady zastosowań opisane przez xAI

xAI przedstawia Team Bots w czterech obszarach: sprzedaży i obsłudze klienta, rozwoju produktu i inżynierii, marketingu oraz analityce danych. W przykładach pojawiają się różne narzędzia, przypisane do konkretnych zadań.

  • Sprzedaż i obsługa klienta: Harper wykorzystuje bota do wyszukiwania klientów z wygasłymi polisami i wspierania procesu przywracania ochrony. W przykładzie xAI pojawia się też Gong.
  • Produkt i inżynieria: opis obejmuje pracę z Linear i Cursor. xAI podaje, że pięcioosobowy zespół, rozwijając Team Bots, dostarczał ponad 100 PR-ów dziennie, gdy projekt w Cursor koordynował setki Cloud Agents.
  • Marketing: Angela Ferrante, szefowa marketingu w Amplitude, opisała planowane wykorzystanie botów do analizy rynku i klientów, przeglądu premier oraz sprawdzania, które działania przynoszą efekty.
  • Analityka danych: Data Bot korzysta ze wspólnych danych uwierzytelniających z dostępem tylko do odczytu do zatwierdzonych tabel Databricks. W tym przykładzie łączy się też z Datadog, Hex i Statsig. xAI podaje, że jego zespół analityczny przez dwa lata tworzył bibliotekę umiejętności do pracy z ponad 45 000 tabel.

Wyniki przypisane Harper i xAI

Dakotah Rice, CEO Harper, powiedział, że firma zbudowała Team Bot w 24 godziny. Przypisał mu oszczędności przekraczające 120 000 dolarów na setkach polis. Opisał też wcześniejszy proces ręcznego sprawdzania klientów na trzech platformach i wysyłania im spersonalizowanych wiadomości.

Osobno xAI opisało własny proces tworzenia Team Bots: pięcioosobowy zespół miał dostarczać ponad 100 PR-ów dziennie, a projekt w Cursor koordynował setki Cloud Agents. To firmowy przykład pracy nad produktem; liczby dotyczą PR-ów dostarczanych przez zespół, a nie wydajności każdego użytkownika Team Bots.