# Grok Bot nhập môn: từ bot đầu tiên tới một team bot

[Martin Lacsamana](https://homus.dev/speakers/martin-lacsamana) · [Grok](https://homus.dev/orgs/grok), [Cliff Panos](https://homus.dev/speakers/cliff-panos) · [Grok](https://homus.dev/orgs/grok)

> Tạo bot, dạy bot bằng Teach a Task thành skill, cho Dex, Maya, Penny phối hợp làm sticker, vote trực tiếp và chọn chief of staff.

Topics: Grok Bot, Agents, Workflow, Skills

Canonical: https://homus.dev/talks/grok-bot-101

## 1. Mở đầu: Cliff, Martin và thang điểm từ 0 tới 5

Workshop mở đầu bằng lời chào của Cliff. Anh giới thiệu mình đang ngồi cùng Martin, và nói rõ cách hai người chia việc: Martin sẽ dẫn toàn bộ buổi 101 hôm nay, còn Cliff lo phần chat. Anh mời mọi người cứ đặt câu hỏi, anh sẽ cố trả lời càng nhiều càng tốt, dù chắc chắn không kịp trả lời hết. Những câu quan trọng nhất anh sẽ chuyển lên cho Martin, để trả lời trực tiếp cho cả khán giả khi phù hợp.

Cliff làm ở đội **AI deployment** tại SpaceX AI. Công việc của anh là làm việc với rất nhiều khách hàng để giúp họ khai thác được nhiều giá trị nhất từ nền tảng, từ workshop tới các workflow, đúng kiểu buổi hôm nay. Rồi anh chuyển lời cho Martin, một **field engineer** cũng ở SpaceX AI.

![Slide tiêu đề Grok Bot 101 với tên Martin Lacsamana và Cliff Panos](https://homus.dev/photos/8xXhE25vJZY-0003.jpg)

Slide mở đầu "Grok Bot 101", thứ Ba 6 tháng 10, 1:00 tới 2:00 PM ET. Hai người dẫn: Martin Lacsamana, Field Engineer, và Cliff Panos, Senior AI Deployment Manager. Các nhân vật tròn nhiều màu là hình ảnh của các bot.

Martin cảm ơn mọi người đã tới và cảm ơn Cliff đã giới thiệu. Anh đùa thêm một câu: Cliff "awesome" lắm, nên mọi người nhớ tử tế với Cliff ở phần Q&A, vì anh biết Cliff sẽ phải tập trung cao độ và bị câu hỏi dội tới tấp.

Martin kể về mình: anh là field engineer bên SpaceX AI, trước đó đến từ **Cursor**. Khi hệ sản phẩm mà nhóm anh phụ trách hướng dẫn và chia sẻ mẹo được mở rộng, nó giờ bao gồm Grok bản chính, các Grok API, và bây giờ thêm cả **Grok Bot**. Nói gọn là "mọi thứ liên quan tới Grok". Nhưng hôm nay anh đặc biệt hào hứng với một buổi một-một về sản phẩm mới nhất, một sản phẩm giờ đã bước vào mảng knowledge work nói chung.

Trước khi vào việc, Martin muốn đo trình độ khán giả. Anh nhờ mọi người gõ vào chat một con số từ 0 tới 5 để nói mình biết Grok Bot tới đâu. Số 0 nghĩa là đây là lần đầu tiên bạn nhìn thấy hay nghe về những gì nó làm được. Số 5 nghĩa là bạn đã có cả một "AI workforce", một lực lượng lao động AI đang làm những việc điên rồ ở hậu trường bằng Grok Bot. Vì Martin không xem được chat Zoom, anh nhờ Cliff đọc giúp các con số.

Cliff báo lại rằng anh thấy đủ mọi mức: rất nhiều số 0, khá nhiều người trên 5, gần như con số nào cũng có. Martin hỏi đùa có ai gõ 1.000 không, Cliff nói chưa ai gõ một nghìn. Martin nói nếu bạn đang ở mức một nghìn thì hy vọng vẫn có thứ gì đó để mang về từ buổi 101 này. Anh cũng nhắc sắp có một buổi **201**, do một field engineer khác rất giỏi dẫn, ở đó sẽ học được nhiều hơn nữa. Còn buổi này, về cơ bản, là những điều căn bản về cách dùng Grok Bot.

Thêm chút bối cảnh về Martin: anh từng là software engineer, dùng Cursor từ năm 2023, từ thời IDE và agents window, cho tới năm 2025, khi anh khởi chạy các cloud agent ngay trong lúc họp nhóm.

## 2. Agenda, và lịch sử AI: từ chatbot tới connector và MCP

Nhắc tới chuyện chạy cloud agent trong giờ họp, Martin đùa rằng hy vọng sếp cũ của anh không có mặt trong workshop này để nghe thấy điều đó. Còn bây giờ, anh thật sự hào hứng được giới thiệu Grok Bot, vì đây là công cụ đầu tiên của họ dành cho tất cả mọi người. Mọi nhóm người dùng đều có chỗ: chắc nhiều người đã xem Grok Bot Galaxy; dù bạn làm go-to-market, làm product, làm engineering, hay chỉ là người chơi nghiệp dư muốn có một giao diện đơn giản nhưng thật sự tận dụng được sức mạnh của AI để làm việc thật, thì đây là workshop dành cho bạn.

Một vài lưu ý "housekeeping": nếu có câu hỏi, Martin khuyên đừng đặt vào khung chat mà hãy đặt vào mục **Q&A**, để Cliff quản lý và trả lời được. Thêm nữa, theo agenda, sẽ có những đoạn mà nếu câu hỏi gom lại thành chủ đề chung thì Cliff có thể bật mic, báo cho Martin, và hai người xử lý luôn, để cả khán giả cùng nghe.

Về agenda, Martin muốn đi qua ba phần. Đầu tiên là lịch sử vài năm gần đây: AI đã thay đổi cách chúng ta dùng nó ra sao, cho tới lý do họ đưa Grok Bot ra thị trường. Theo anh, ở đó có một câu chuyện rất thú vị. Sau đó là Grok Bot "in action", tức là trình diễn nền tảng, xen kẽ các câu hỏi nếu còn chỗ. Cuối buổi sẽ có khoảng 10 phút chỉ dành cho Q&A, cho mọi câu hỏi nảy ra trong suốt workshop.

Rồi anh bắt đầu phần lịch sử. Khoảng năm **2023** là lúc khái niệm **chatbot** xuất hiện. Martin nhớ rất rõ: anh ngồi trên sofa ở phòng khách, hỏi ChatGPT đủ thứ, kiểu "ý nghĩa cuộc sống là gì", "thời tiết mai thế nào", toàn những câu hỏi điên rồ chỉ để xem nó trả lời được gì. Anh cực kỳ bất ngờ vì nó trò chuyện tự nhiên tới vậy.

Bước sang năm tiếp theo là lúc **connector** và **MCP** xuất hiện. Giờ ta có thể giao cho AI một hành động hay một việc cụ thể. Ví dụ, ta có thể nối một **Figma MCP** để AI làm việc theo kiểu turn-based, từng lượt một, để hoàn thành một slide deck, có khi mất vài giờ, với việc qua lại liên tục giữa người và AI.

Ba giai đoạn Martin kể: hỏi chatbot cho vui, rồi dùng connector và MCP để AI làm từng việc theo lượt, rồi Grok Bot, nơi ta giao hẳn một kết quả cho một "đồng nghiệp".

## 3. AI Maturity Curve: từ một teammate tới cả một AI workforce

Grok Bot bước vào ở bước kế tiếp: nó đưa việc thực thi ra khỏi laptop của bạn, bớt đi kiểu nói chuyện turn-based với AI, và cho bạn thật sự có một **colleague**, một teammate mà bạn tin giao được việc, và delegate hẳn một kết quả (outcome) cho nó.

![Slide AI Maturity Curve với bốn nấc Ask, Do a task, Delegate outcome, Staff function](https://homus.dev/photos/8xXhE25vJZY-0443.jpg)

"AI Maturity Curve": đường cong đi lên qua bốn nấc. Ask (Chatbots), Do a task (Copilots), Delegate outcome (Bot), và trên cùng là Staff function (Team of Bots).

Martin kể rằng trước khi Grok Bot được đưa ra production, theo anh nhớ là tháng trước (anh hỏi Cliff xem mình có nói sai không), họ đã dùng Grok Bot nội bộ trên toàn tổ chức, từ engineering tới go-to-market. Họ nói chuyện với những Grok Bot cụ thể, một cuộc hội thoại kéo dài hàng tháng trời, và bot học được dần. Vì họ về cơ bản đã onboard bot như onboard một nhân viên mới, nên khi delegate một outcome, việc chuyển giao các việc tiếp theo trở nên dễ dàng.

Đi tiếp lên maturity curve là cách SpaceX AI nhìn sự tiến hoá của AI: ta không còn làm việc với chỉ một teammate để giao việc, mà có cả một công ty, một nhóm teammate. Martin nói anh không nhìn nó như "agent swarm". Anh nhìn nó như cả một **AI workforce** có thể hành động thay mặt bạn, khiến những ý tưởng bạn từng nghĩ là không thể giờ trở thành có thể, vì Grok Bot tồn tại và vì ta có những teammate nói chuyện được với nhau.

Đó là chỗ Grok Bot đứng trong thị trường hôm nay: theo Martin, đây là AI teammate, AI colleague "thật sự" đầu tiên mà bạn giao việc được.

## 4. Giao diện như iMessage, routine và persistent memory

Martin chỉ vào ảnh chụp giao diện trên slide: nó được thiết kế để trông quen thuộc và đơn giản như **iMessage**. Ý tưởng chính là công cụ này phải cực kỳ dễ onboard, bất kể bạn làm nghề gì, là người chơi nghiệp dư, hay thậm chí là một phụ huynh muốn tìm kỹ thuật nấu ăn và công thức cho bữa tối nay. Nó phải đơn giản như nhắn tin cho một đồng nghiệp. Tất cả bot của bạn nằm ở cột bên trái.

![Slide Introducing Grok Bot với giao diện app và các chú thích tính năng](https://homus.dev/photos/8xXhE25vJZY-0702.jpg)

"Introducing Grok Bot": cột trái là danh sách bot (Sales Outbound, Chief of Staff, Inbox Manager, Website designer, Debug), giữa là cuộc trò chuyện với bot Sales Outbound, phải là Settings với tên, mô tả và các routine. Các chú thích quanh ảnh: tạo bot cho từng việc, nhắn bot như nhắn teammate, bot giữ context trong memory và tốt dần lên, cho bot đăng nhập vào công cụ của bạn, đặt automation và routine, chia sẻ bot cho người khác.

Ví dụ trên slide có bot **sales outbound**, bot **inbox manager**, và cả một **chief of staff** có thể nói chuyện với các bot khác thay mặt bạn. Martin nói phần chief of staff sẽ chỉ được chạm qua trong buổi 101.

Ở giữa, đi từ trái sang phải, là một điểm hội thoại duy nhất, nơi ta nói chuyện với teammate của mình. Martin so sánh với các công cụ hiện nay: mỗi khi có việc mới, bạn phải tạo một conversation mới, bấm nút dấu cộng mỗi lần. Trải nghiệm đó kém liền mạch nếu nghĩ tới cách ta thật sự nói chuyện với đồng nghiệp và chia việc cho người khác. Với Grok Bot, bot có memory khi ta nói chuyện với nó theo thời gian, và nó đã có thể làm việc ngay cả khi không được prompt.

Martin chỉ vào một dòng nhỏ trên slide: "Created Sales Outbound routine". Cột bên phải cho thấy bot đang vận hành bất đồng bộ (asynchronously) dù không ai prompt nó: có tên, có mô tả, và có các **routine**, chẳng hạn mỗi sáng lúc 8 giờ. Nếu bot sales outbound này đang làm pipeline generation, nó sẽ tự động gửi cho mọi người trong hàng đợi những email nháp, theo đúng cách bạn đã dạy nó.

Tóm lại, theo Martin, Grok Bot là teammate thật sự đầu tiên, và có hai quyết định sản phẩm làm nên điều đó.

Quyết định thứ nhất là **persistent memory**. Bạn có thể nói chuyện với bot này "cho tới tận cùng thời gian", và nó biết chính xác mình vận hành ra sao. Nó biết loại công việc ta làm. Nó đảm nhận một vai rất cụ thể cho công việc mà bạn vẫn quen tự làm, dù đó là việc lặp đi lặp lại, nhàm chán, hay cả những việc có ý nghĩa mà bạn muốn giao đi.

## 5. Mỗi bot có một computer riêng, chạy 24/7 và dùng web như người

Quyết định sản phẩm thứ hai: mỗi Grok Bot được giao một **computer**. Martin bảo hãy nghĩ tới các công cụ hiện nay: khi chúng thực thi, chúng chạy trên laptop của bạn. Nếu bạn đang nhờ AI làm một slide deck mà tới giờ muốn đi ăn trưa, gập laptop lại, thì mọi thứ dừng hẳn. Trong khi đó, nếu ta thật sự có một agent, một teammate async chạy 24/7, thì nó có computer riêng để làm việc ngoài laptop của bạn (Martin tự sửa lời mình: "off of our laptops, or sorry, out of our laptops"), và làm được những việc chạy dài ở đó.

Quan trọng hơn nữa, vì có computer riêng, bot dùng được internet gần giống cách chúng ta dùng. Sẽ có rất nhiều MCP và connection có sẵn, Martin sẽ cho xem trong **marketplace**, chẳng hạn kéo ticket hay tài liệu Atlassian, hay kéo các cuộc trò chuyện từ Slack. Nhưng ngoài ra, ta cũng có thể bảo bot lên thẳng trang united.com và đặt vé máy bay cho mình, vì tại sao United lại phải có MCP, hay thậm chí API, cho việc đó? Martin đùa: nếu họ có thì anh cực kỳ muốn biết.

Với mọi thứ khác, kể cả các dashboard nội bộ, bạn có thể chỉ Grok Bot vào đó và để nó làm việc y như cách bạn vẫn làm. Và như một màn "teaser", Martin nói ta còn có thể dạy bot cách dùng máy tính bằng tính năng **Teach a Task**, phần này sẽ nói sau.

Ý chính của quyết định sản phẩm thứ hai: việc thực thi chuyển khỏi laptop của bạn sang computer của bot, nên bot làm tiếp khi bạn offline và dùng được cả những trang không có MCP hay API.

Martin dừng lại một chút và hỏi Cliff, người đang bận trả lời Q&A: có bot nào Cliff từng dùng mà, không hẳn là "aha moment", nhưng cực kỳ hữu ích trong công việc hằng ngày không?

## 6. Driver của Cliff: bot chủ động tìm cơ hội và rủi ro

Cliff trả lời bằng chính công việc của mình. Như đã nói, anh làm việc với rất nhiều khách hàng để giúp họ deploy các sản phẩm của SpaceX AI vào công ty, cho nhân viên của họ dùng trong công việc. Phần khó của việc này là phải chủ động tìm ra cơ hội và rủi ro, trước khi chúng tự lộ ra.

Anh có một bot tên là **Driver**. Anh giải thích cái tên: nó giống như "customer driver" của anh, người lái các cơ hội và đẩy mọi việc tới chỗ xong. Driver giúp anh nhớ lại những việc mà anh đã lỡ "đánh rơi xuống sàn", và đưa lên những cơ hội, chẳng hạn khi một khách hàng đang gặp một vấn đề mà phía SpaceX AI có sẵn một công cụ, một tính năng, hay bất cứ thứ gì có thể giúp họ.

Theo Cliff, đây là loại việc mà bạn có thể ngồi cả ngày Google, đọc xem khách hàng đang đăng gì trên LinkedIn hay trên blog của họ, mà vẫn không bao giờ tìm được hết. Driver là bot chủ động đi tìm cơ hội như vậy, giúp anh làm việc đó với các khách hàng của mình. Nó tìm thay anh.

Cliff chốt lại: kiểu use case anh thích nhất với Grok Bot là **proactive monitoring**, theo dõi chủ động. Không chỉ làm những việc bạn vốn đã làm, mà làm những việc trước đây bạn không thể làm nổi nếu không có người giúp.

Cách bot Driver của Cliff làm việc: tự quét thông tin về khách hàng, đối chiếu với những gì đội có, rồi đưa lên cơ hội và những việc đã bị bỏ quên.

Martin cảm ơn Cliff đã chia sẻ, rồi kể thêm một tính năng mà anh không chắc đã tới tay mọi người hay chưa: một **primary Grok Bot**. Trong giao diện có sales outbound, chief of staff, inbox manager, và từ trải nghiệm Grok Bot, ta có thể chọn một bot làm bot chính, bot này theo dõi được mọi thứ đang diễn ra trên toàn bộ công việc của ta.

Đúng ý Cliff vừa nói, Martin kể anh từng định dời một lịch họp với một đồng nghiệp nhưng rồi không thật sự dời. Sáng hôm sau anh thức dậy và thấy Grok Bot đã tự sắp lịch đó cho anh, vì nó biết anh sẽ quên. Và nó đúng: anh đã quên thật. Anh khen cái tên "Driver" rất hay.

## 7. Bobo, bot "life stabilizer" cho đời sống ngoài công việc

Martin ước gì mình cũng đặt tên bot theo kiểu giúp nhớ ngay bot đó làm gì. Anh thì đặt tên rất khác, toàn tên dễ thương. Để minh hoạ hai nguyên tắc vừa nói, persistent memory và computer use, anh kể chuyện về một bot tên **Bobo**.

Giống Cliff, Martin cũng làm go-to-market, nên anh có cả loạt bot công việc giúp anh chuẩn bị cho mọi cuộc gọi, tóm tắt tình hình từng account, kể cả mức sử dụng của từng account, đại loại những thứ như vậy. Nhưng Bobo khác xa mọi bot công việc của anh: nó là bot cá nhân số một, bot anh tìm đến đầu tiên, và nó lo mọi thứ nằm ngoài đời sống công việc.

Ai biết Martin trong cuộc gọi này, anh nói, đều biết anh hơi "workaholic": anh thích làm việc cả cuối tuần, và anh có hệ thống, có routine riêng để dậy sớm, mua ly cà phê đắt đỏ ở New York City, rồi thấy mình làm được việc trong ngày, như một hệ thống. Dù vậy, có những thứ có ý nghĩa với anh mà anh muốn chắc chắn mình luôn để mắt tới và dành công sức cho: bố mẹ anh, hai người anh trai, hay đặt những chuyến phiêu lưu để được nhìn thế giới, ép bản thân có thời gian rảnh trên lịch để thật sự tận hưởng. Để mai này, anh hy vọng, có những câu chuyện đẹp và trong trẻo để kể cho các cháu.

Đó là chỗ Bobo vào cuộc. Martin cho xem ứng dụng **mobile**. Bản desktop là bản anh dùng chính cho công việc. Nhưng khi đang di chuyển, trên đường đi làm, hay chỉ đang đi bộ quanh văn phòng, anh không muốn phải cầm laptop mở suốt trong lúc bot làm việc. Nên anh dùng app mobile, cũng rất giống iMessage, quen thuộc mà vẫn mạnh mẽ.

Về persistent memory, Bobo nhớ và theo dõi được mọi thứ quan trọng trong đời sống ngoài công việc của Martin. Một use case rất đơn giản: có một routine chạy lúc 9 giờ 07 sáng. Bobo báo rằng **Kith**, một thương hiệu thời trang đường phố, vừa có một đợt "drop" hôm qua mà anh trai Martin có thể thích, và gợi ý luôn ba món đồ kèm giá. Trong đó có một chiếc áo khoác Giorgio Armani giá 3.000 đô. Martin đùa rằng có vẻ Grok Bot nghĩ tiền mọc trên cây, dù anh rất thương anh trai mình.

Nên anh trả lời: "I love my brother, but not $3000", tức là thương anh trai nhưng không tới mức 3.000 đô, để từ giờ bot biết nên đưa ra một khoảng giá hợp lý với anh. Đó chính là persistent memory: một câu sửa hôm nay trở thành cách bot làm từ nay về sau.

Kết nối trên điện thoại bị rớt giữa chừng, nên Martin chuyển sang cho xem Bobo trên desktop. Ở đó Bobo có vài routine tự chạy: theo dõi đợt drop của Kith, theo dõi mấy giải fantasy football của anh để xem chấn thương của các cầu thủ và anh phải làm gì. Hay chuyện bố mẹ anh rất thích một tay vợt nữ vừa thi đấu rất ấn tượng ở US Open; họ muốn chắc chắn được xem cô ấy thi đấu khi cô tới New York City.

Martin muốn tạo bất ngờ cho bố mẹ bằng cách mua vé ngay khoảnh khắc điều đó xảy ra. Anh đùa: hy vọng bố mẹ anh không xem buổi này, không thì bất ngờ hỏng mất. Nhưng đại ý là Bobo có memory để biết theo thời gian chính xác anh vận hành ra sao.

Về mảng du lịch, Bobo đã biết các chương trình thành viên anh trung thành, khách sạn anh hay ở, hãng bay anh hay đi, và nó đặt được cả một lịch trình cho anh. Kể cả những chặng nối nhiều thành phố khác nhau, nhiều điểm đến khác nhau, nó cũng làm được, vì Martin, "for better or for worse", đã cho Bobo một computer riêng.

Ở cột bên phải, Martin mở computer của Bobo, và nói rõ đây không phải máy đang online lúc này, mà là computer ảo của Bobo. Ta thấy nó đang tìm khách sạn để đặt cho anh. Atlanta chỉ là một địa điểm mẫu, anh không thật sự đi Atlanta, nhưng đó là chỗ bot xem các chuyến bay và chỗ ở khác nhau. Nó đặt được cả lịch trình, và với Martin, mọi thứ chỉ còn là một nút bấm: xác nhận, đã đặt, trông ổn.

Vậy là mọi thứ ngoài công việc có thể thấy nhàm hay tẻ nhạt, anh để Bobo lo hết ở hậu trường, và nó làm cuộc sống của anh dễ thở hơn hẳn.

Bobo gom cả hai nguyên tắc: routine chạy theo giờ, memory nhớ sở thích và giới hạn chi tiêu, và một computer riêng để tự đặt vé, đặt phòng tới tận bước chờ Martin bấm xác nhận.

## 8. Why Grok Bot, bot template và Grok Bot Galaxy

Martin hứa "lần này thật đấy", đây là slide cuối cùng; anh không muốn làm mọi người chán vì toàn nội dung trước khi vào demo. Nhưng để tóm lại: tại sao lại là Grok Bot?

![Slide Why Grok Bot với năm ô: Easy as iMessage, Always-on agents, Uses your tools like you, Finishes the work, Shareable workflows](https://homus.dev/photos/8xXhE25vJZY-1731.jpg)

"Why Grok Bot": năm lý do. Easy as iMessage, Always-on agents (24/7), Uses your tools like you (bot đăng nhập vào công cụ như Salesforce), Finishes the work (tạo bot cho từng việc, cho định hướng rồi để bot tự tìm cách, đặt automation và routine), và Shareable workflows (một người chia sẻ một bot vận hành cho người khác).

Thứ nhất, nó đơn giản như nhắn tin cho một đồng nghiệp qua iMessage. Và điều tuyệt nhất ở những đồng nghiệp này là bạn có thể đưa họ một trăm đầu việc khác nhau mà họ sẽ không bực mình với bạn chút nào.

Thứ hai, đó là những đồng nghiệp **always-on**, luôn bật. Ngay khi bạn log off khỏi công việc, bot vẫn làm tiếp những việc chạy dài ở hậu trường, và hôm sau, khi bạn log in lại, nó đưa bạn bản tóm tắt những gì nó đã làm.

Bot có mọi công cụ mà chúng ta có. Cụ thể công cụ nào thì tuỳ theo mảng bạn đang làm. Và bot thật sự hoàn thành được việc, vì ta đã onboard nó như onboard một người mới được tuyển.

Một tính năng mới gần đây mà Martin đặc biệt thích: ta có thể chia sẻ **template** của bot cho người khác để họ có giá trị ngay lập tức. Nếu Martin đã onboard Bobo và Bobo biết chính xác một trợ lý nên vận hành ra sao, thì người khác có thể tận dụng sức mạnh đó gần như ngay lập tức, bằng cách import bot template này.

Cuối cùng là tài nguyên. **Grok Bot Galaxy** là một sự kiện ba ngày diễn ra hồi tháng Chín. Nếu bạn ở một mảng cụ thể, engineering, PM, go-to-market, hay là founder đang có mặt trong cuộc gọi này, thì có những video 35 phút của những người rất giỏi và xuất sắc nói về cách họ thật sự dùng Grok Bot. Phần hay là còn có **Grok Bot guides**: hướng dẫn từng bước giải thích vì sao họ tạo một bot cụ thể, và cách import một bot.

Martin lấy ví dụ guide "Grok Bot for SDRs": trong đó có một chief of staff bot tên **Josh Allen**, bạn có thể import nó từ marketplace và dùng ngay trong team nếu pipeline generation là thứ có ích với bạn. Nếu buổi này còn đủ thời gian, họ sẽ tới phần chief of staff, tức là cách quản lý một team bot và điều đó nghĩa là gì, vì nghe có thể hơi trừu tượng. Ngoài ra có một marketplace với các template dùng ngay được, và đó là thứ buổi 201 sẽ đi sâu hơn.

## 9. Meet the team: Dex, Maya, Penny và một bot bí ẩn

Giờ tới phần "meet the team": hôm nay sẽ làm gì. Mục tiêu chính của Martin là đưa ra một workflow: dùng một công cụ tương tự để tạo các thiết kế Grok Bot, để Maya, bot community, tạo được một Google Form và một mã QR, làm việc đó bằng computer use, rồi mọi người trong cuộc gọi đều tham gia được bằng cách quét mã QR và bình chọn cho thiết kế Grok Bot đẹp nhất.

![Slide Meet the team với ba bot Dex, Maya, Penny và một bot dấu hỏi](https://homus.dev/photos/8xXhE25vJZY-2228.jpg)

"Meet the team": Dex (Designer), Maya (Community), Penny (Sourcing), và ở góc phải một bot thứ tư còn là dấu hỏi "???".

Trong trường hợp này, thứ được thiết kế là **sticker**. Sau đó Penny sẽ tìm các vendor có thể in số sticker này và phân phát cho mọi người.

Đó là workflow cho cả team, mỗi bot được giao một vai riêng: **Dex** là designer, **Maya** lo phần community, còn **Penny** lo procurement và sourcing, tức là mua hàng và tìm nguồn. Và nếu còn thời gian, Martin để một dấu chấm hỏi ở đây: có một bot bí ẩn thứ tư có thể tham gia workflow này và làm cả quá trình đơn giản hơn, khi ta đã dạy từng bot làm đúng việc của nó.

Rồi Martin chuyển sang phần demo. Anh mở lại giao diện và nhấn mạnh lần nữa: tất cả những đồng nghiệp, tức các bot, ở cột bên trái phải tạo cảm giác quen thuộc như iMessage. Bấm vào một bot và nhắn bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Còn có **Grok Voice**, một cách đơn giản hơn nữa để nói chuyện với bot. Martin kể họ có nói chuyện với những founder có xe Tesla, hay đơn giản là đang ngồi trong xe trên đường đi làm, dùng Grok Voice để đi qua toàn bộ email, và chuyển tới đúng người trên Slack nếu email đó cần được đẩy lên cấp trên. Theo anh, đó là những use case cực kỳ hay: chỉ dùng voice chat mà xử lý được mọi công việc với Grok Bot.

Còn để bắt đầu, nếu đây là lần đầu bạn dùng giao diện này, mọi thứ đơn giản là bấm dấu **cộng** ở góc trên bên trái. Đó là chỗ để chọn **create new bot**.

## 10. Tạo bot đầu tiên, label, section và giao vai cho Maya

Khi tạo bot mới, ta sẽ thấy dòng "new bot is working", và bot đưa ra một bảng câu hỏi đơn giản về việc nó sẽ được thiết kế để làm gì. Team hôm nay gồm Dex, Maya và Penny, nên Martin bắt đầu bằng việc tạo Dex. Cụ thể: bấm "new bot" ở trên cùng, panel bên phải hiện ra, bấm vào new bot rồi đặt tên teammate này là Dex.

Tiếp theo là phần **label**, nhãn cho bot. Martin nói rõ label không thật sự thay đổi kết quả hay cách bot làm việc. Nó chủ yếu để nhớ: như Cliff có Driver, một cái tên đã nói lên bot làm gì; còn Martin có Bobo, anh có thể quên nó làm gì, nên anh gắn label "life stabilizer". Trong trường hợp này, Dex có label là designer.

Sau khi gắn label, việc còn lại chỉ là prompt cho bot bằng văn bản thường, nói rõ vai của nó là gì.

Ở cột bên trái có các **section** khác nhau, chẳng hạn "unassigned bots". Section là cách gom nhóm bot: nếu dần dần ta tiến tới một team bot, ta chia chúng thành từng nhóm và biết mỗi nhóm đang làm gì.

Để tiết kiệm thời gian, Martin đã tạo sẵn cả ba bot sẽ dùng hôm nay: Maya, Penny và Dex. Anh chọn cả ba, bấm chuột phải và chọn chuyển ba bot vào một section mới. Ba bot nhảy lên trên cùng, và anh đặt tên section là "Grok Bot Sticker Team" để bắt đầu.

Quy trình tạo một bot trong demo: bấm dấu cộng, đặt tên, gắn label để nhớ bot làm gì (label không đổi hành vi), prompt vai bằng ngôn ngữ thường, rồi gom các bot vào một section.

Bắt đầu với vai community. Ta đã biết mình muốn tạo một Google Form và có một mã QR để mọi người trong cuộc gọi bình chọn sticker Grok Bot số một, thứ hiện còn chưa được tạo ra, nhưng trước mắt cứ tập trung vào phần form. Lại một lần nữa, mọi thứ chỉ là nhắn cho Maya bằng văn bản thường, nói vai của nó là gì và nên làm gì.

Maya chào: "hey, Martin, good to meet you". Martin chào lại, rồi viết rằng vai của Maya là tạo Google Form để khán giả đang xem lúc này bình chọn một sticker Grok Bot mà nhóm sẽ in ra. Việc duy nhất của Maya là làm Google Form, và Martin sẽ chỉ cho Maya cách làm.

## 11. Teach a Task: dạy Maya tạo một Google Form

Martin nói đây là chỗ rất nhiều người họ gặp khi dùng Grok Bot hay hỏi: làm sao để một bot thật sự chạy được? Nếu tôi bối rối thì sao? Câu trả lời của anh: nếu bạn bối rối, nó rất giống Cursor nếu bạn là engineer, cứ hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên điều bạn muốn đạt được, bot có thể dẫn bạn tới đúng hướng.

Maya trả lời Martin: đã hiểu, mình là bot Google Forms cho cuộc vote sticker, đang xem lại cách mình xây form, sẵn sàng khi anh sẵn sàng. Martin nhắn tiếp: "can you open up Google Forms in your computer so I can take control", tức là nhờ Maya mở Google Forms trên computer của nó để anh nắm quyền điều khiển.

Trong lúc chờ, Martin bấm vào Maya để cho xem panel bên phải. Tab **Details** chứa các routine của Maya. Anh nhắc lại: routine là thay vì Martin phải prompt Maya làm một việc cụ thể, ta đặt lịch cho việc đó, hằng tuần, hằng tháng, hằng ngày, thậm chí hằng giờ hay theo phút, để bot tự chạy và làm đúng vai. Mọi thứ trên slide giới thiệu lúc nãy nằm ở đây. Tab **Library** là thư viện: khi làm việc với Maya, ảnh hay video bot tạo ra sẽ hiện ở đây. Còn tab **Computer** là nơi ta xem được màn hình của Maya và Maya đang làm gì.

Martin bấm vào màn hình. Maya báo: Forms đang tải trên computer, sẽ chuyển quyền cho anh ngay khi lên xong. Ta thấy Maya đã vào thẳng Google Forms trên computer. Martin nói anh sẽ nắm quyền điều khiển, vì anh đã biết mình muốn làm gì, nên anh chọn "take over now". Anh chỉ cho mọi người thấy bot đã hỏi ý anh trước: đây chính là kiểu qua lại với Grok Bot. Anh nhắn: "skip this step, let me show you create a form, BRB", tức là bỏ qua bước này, để anh chỉ cách tạo form, anh quay lại ngay.

Rồi Martin quay lại computer. Đây là tính năng **Teach a Task** anh đã "nhá hàng" lúc trước: Maya được nhìn xem Martin làm một flow cụ thể như thế nào. Trong ví dụ này, một Google Form có thể hơi tầm thường, nhưng cách làm này áp dụng cho mọi thứ: một dashboard nội bộ, một nền tảng mà bạn muốn Grok Bot nhắm tới và làm việc thay bạn, kể cả khi việc đó gồm nhiều ô nhập khác nhau và gõ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Bot làm được tất cả, và bạn dạy trực tiếp cho nó cách làm. Maya báo: mình đang tạo một form mới trên computer của mình.

![Google Forms đang tạo form Practice Grok Bot Sticker Vote, thanh trên ghi maya is watching and learning](https://homus.dev/photos/8xXhE25vJZY-2850.jpg)

Teach a Task đang chạy: thanh trên cùng ghi "maya is watching and learning" kèm đồng hồ đếm giờ. Martin tạo form "Practice Grok Bot Sticker Vote" với mô tả "allow the audience to vote on a sticker", câu hỏi bắt buộc "What is your favorite color?" (Blue, Red), và đang thêm câu hỏi multiple choice thứ hai.

Martin chỉ ra rằng lúc này Maya đang "watching and learning", vừa xem vừa học. Anh gõ tiêu đề "Practice Grok Bot Sticker Vote", kèm mô tả "allow the audience to vote on a sticker". Câu hỏi đầu tiên chỉ là "What is your favorite color?". Anh nói rõ form này sẽ không được gửi đi qua mã QR, nó chỉ để cho Maya thấy cách tạo các lựa chọn. Anh thêm hai lựa chọn Blue và Red, rồi bật "required".

Phần thứ hai là tạo một câu hỏi khác có dùng hình ảnh. Martin có sẵn một ảnh trong tài khoản Google, ở đây là Google Drive, và chèn nó vào. Anh gõ câu hỏi "what sticker is your favorite", đặt dạng multiple choice để Maya biết, với các lựa chọn "option one", "option two".

Anh bật required, rồi vào Publish. Anh chỉnh để ai trong cuộc gọi cũng truy cập được, chọn "anyone with the link", hoàn hảo, rồi bấm publish. Sau đó anh dừng phần ghi lại màn hình để kết thúc bài dạy.

Anh nhắn thêm cho Maya một câu chuẩn bị cho phần sau: "By the way, once we eventually get to the sticker portion, which is later, you will create a QR code so the audience can use the Google Form." Tức là khi tới phần sticker, Maya sẽ tạo một mã QR để khán giả vào được Google Form.

## 12. Skill learn-from-demonstration và chuyện tokenomics

Điều đầu tiên Martin muốn mọi người để ý: ngay khi anh dừng ghi, bot cho anh biết nó đã dùng **skill** nào để học từ bài dạy.

Để có bối cảnh, anh giải thích: anh hoàn toàn có thể chỉ bảo Maya "tạo Google Form này đi". Maya sẽ tự mò qua trang, nhìn các thẻ HTML div để đoán xem đâu là những lựa chọn mà "Martin đang tìm". Khi nghĩ về **tokenomics**, tức chi phí token, và về việc lái bot theo một hành vi hợp lý với mình, thì đây là chỗ skill quay lại đóng vai chính. Thay vì để bot đi năm bước khác nhau, ta nén vòng lặp đó xuống còn một bước.

Bản thân giao diện Grok Bot có sẵn một skill tên **learn-from-demonstration**. Skill này bảo Maya, trong trường hợp này, biến bài trình diễn vừa rồi thành một skill dùng lại được.

![Hộp thoại skill learn-from-demonstration với tên, mô tả và phần Instructions](https://homus.dev/photos/8xXhE25vJZY-3043.jpg)

Skill có sẵn "learn-from-demonstration" (trên màn hình ghi "Managed by Cursor"): mô tả là biến một bài trình diễn được quay màn hình trên computer thành một skill dùng lại được, dùng khi một lần ghi teach kết thúc. Phần Instructions mô tả các bước: chờ bản ghi hoàn tất, nhận đúng bản ghi trong hàng đợi, rồi xử lý.

Phần đầu của skill này hiện trên màn hình như sau:

```
learn-from-demonstration
Turn a screen-recorded demonstration on your computer into a reusable skill. Use when a teach recording finishes.

# Learn from a demonstration

You are given a screen recording of the user demonstrating a task on YOUR computer. The mp4 may still be flushing when this turn starts. Turn the demonstration into a reusable skill. Work in the open: send a short SendMessage acknowledging you're watching the demo, and narrate meaningful beats as you go.

## 0. Wait until capture has finalized

Host already sent SIGINT. Do not stop ffmpeg yourself - never SIGINT or SIGKILL it.
```

Điều này quan trọng vì sao? Nếu Martin đang onboard Maya để làm một flow cụ thể trong công ty, anh có thể trao cho Maya các skill và workflow, rồi chuyển nó thành template, để mọi đồng nghiệp khác của anh đều biết chính xác cách vận hành cho một công việc cụ thể.

Maya trả lời: đã hiểu, khi làm cuộc vote sticker, mình sẽ publish form và tạo QR cho khán giả. Bài trình diễn đến giờ trông ổn: anh bắt đầu bằng một Google Form trống. Martin nói "awesome": bot đã xem xong và lưu lại thành một skill, rất tốt.

Trên màn hình, Maya tóm lại những gì nó học được trong một skill mới tên **Create and publish Google Form**: bắt đầu từ một form trống ở trang chủ Google Forms; đặt tiêu đề và mô tả; thêm câu hỏi multiple choice (chuyển lại nếu Forms tự đổi sang câu trả lời ngắn), các lựa chọn, bật Required, có thể kèm ảnh từ Drive; Publish, chỉnh người trả lời thành bất kỳ ai có link, Publish, rồi copy link cho người trả lời; và với cuộc vote của khán giả thì tạo thêm một mã QR từ link đó. Maya cũng ghi chú rằng các chữ dùng để tập như "Practice Grok Bot Sticker Vote" và Blue, Red chỉ là chỗ giữ chỗ cho cuộc vote thật về sau.

Lý do dạy bot bằng Teach a Task thay vì để nó tự mò: skill nén vòng lặp nhiều bước thành một đường đi thẳng, tiết kiệm token và số lần gọi API.

## 13. Bot nhắn bot: Maya gọi Dex, và connector Figma

Bước tiếp theo, Martin muốn các bot làm việc theo thứ tự và nói chuyện với nhau. Maya đã được dạy cách xây một Google Form khi đã có sticker. Việc kế tiếp là phải biết sẽ làm sticker gì.

Anh nhắn cho Maya, gắn tag Dex: hãy nhắn cho Dex rằng Maya có thể tạo Google Form và có một nhóm khán giả sẽ bình chọn sticker, hãy làm việc với Martin để tạo các sticker, và đừng làm gì cho tới khi nói chuyện với anh. Theo Martin, đây là chỗ ta thấy rõ một team bot: mỗi bot không chỉ đảm nhận được một lát cắt trong vai trò của bạn, mà còn chuyển tiếp được công việc khi phần của nó đã xong.

Anh quay lại một chút để chỉ ra rằng Maya đã lưu một skill tên "Create and publish Google Form". Từ giờ, Maya sẽ tự biết áp dụng skill này nếu yêu cầu và prompt của Martin phù hợp, còn không thì nó sẽ không kéo skill vào, kể cả khi nó có rất nhiều skill khác.

Maya đã nhắn cho Dex, và điều hay của Grok Bot là ta có **transparency**, nhìn thấy được các bot đang làm gì với nhau. Tin của Maya đại ý: chào, mình là Maya, đây là việc mình làm, hãy làm việc với Martin để tạo các phương án sticker.

Martin mở Dex ra, và nhận ra Maya đã nhắn nhầm Dex: trong danh sách có một bot Dex cũ khác. Anh nhắn cho Maya: xin lỗi, bạn nhắn nhầm Dex rồi, từ giờ hãy nhắn cho Dex này, và gửi lại tin đó đi. Anh nói anh thật sự muốn cho thấy cách bắt đầu từ con số không và làm cho mọi thứ chạy được, với tất cả các bot.

Giờ Dex đã nhận được tin từ Maya, và mọi thứ lặp lại y hệt. Tin trên màn hình: Maya đã sẵn sàng xây một Google Form để khán giả bình chọn in sticker nào, cô muốn chốt các phương án với Martin trước; những ý tưởng sticker nào nên có trên lá phiếu?

Đây là lúc nghĩ tới các **connector** mà ta có thể cấp cho Grok Bot. Trong trường hợp này là **Figma MCP**, có trong marketplace. Nhưng với ví dụ này, Martin có một bộ **Figma guidelines** cụ thể mà họ dùng ở Cursor và SpaceX AI khi muốn làm đồ merch, sticker Grok Bot. Trong đó có các icon và asset quy định phải dùng, để bot designer Dex dùng chúng và tạo ra, hy vọng là, những sticker trông thật ngầu.

Martin dán vào một prompt cụ thể: tạo tám sticker Grok Bot theo guideline trên Figma này, và trước tiên hãy nói lại bot đang nghĩ gì trước khi đi tiếp trong quy trình. Trên màn hình, prompt như sau (đường link Figma nội bộ được thay bằng chỗ giữ chỗ):

```
Can you create 8 grokbot stickers following these guidelines from figma:

First let me know what you see here before we continue
```

![Hộp thoại connector Figma: tài khoản default đã Connected, 41 of 41 tools enabled](https://homus.dev/photos/8xXhE25vJZY-3503.jpg)

Connector Figma trong Grok Bot: tài khoản "default" đã kết nối, và "41 of 41" tool đang bật, như Get screenshot, Get design context, Get motion context, Get metadata, Get variable defs, Get figjam, Generate image, Generate figma design, Generate diagram, Get code connect map, Whoami.

Nếu nghĩ kỹ về việc dùng computer use cho từng bot, Martin mở mục "Connect apps" để xem Figma: đây là các connector có sẵn, và chúng là **bidirectional**, hai chiều. Ta không chỉ kéo được context từ các nguồn này vào, mà còn cập nhật được các đối tượng ở phía sau (downstream) nữa.

Nhưng anh muốn lưu ý: chính Figma và đội của họ đã cấu hình một bộ **tool**, tức là các chức năng, những việc AI được phép làm với Figma. Có sẵn rất nhiều thứ tốt như chụp screenshot, generate design. Nhưng như mọi người biết, Figma là một nền tảng rất phức tạp, nên có những việc ta có thể bị giới hạn nếu chỉ dùng connector hay MCP này. Đó là lý do computer use quan trọng, và vì sao thật tuyệt khi Dex có thể vào Figma và nhìn nó y như cách chúng ta nhìn.

## 14. Dex đọc brand guideline, và Q&A: computer use, Teach a Task hay plugin

Martin nói thêm: ta thậm chí có thể dùng Teach a Task để dạy Dex cách làm slide, và trong trường hợp này là cách làm sticker. Dex trả lời rằng nó sẽ kể lại những gì nó thấy trước khi làm bất kỳ sticker nào. Martin chuẩn bị sẵn prompt thứ hai để dán vào ngay khi Dex nói xong nó định làm sticker ra sao.

Dex báo nó đã chụp cận các brand asset, màu sắc và hình khối. Martin nhận xét bộ guideline này khá "nặng": có nhiều tab khác nhau, nhiều thứ có thể dùng để kéo context từ Figma vào. Rồi Dex tóm lại những gì thật sự quan trọng cho việc làm sticker. Trên màn hình, phần tóm tắt có các quy tắc riêng cho sticker và merch, như ba cỡ hiển thị Large, Medium, Small (dưới khoảng 1 inch thì dùng cỡ Small để mắt được phóng to và khuôn mặt vẫn đọc được), ghi chú rằng màu xem trên Figma không chính xác khi in, và cuối cùng Dex hỏi có muốn nó đưa ra tám concept từ các hình khối của thương hiệu và bảng màu hue-400 không.

Martin nhấn mạnh: từ góc nhìn của Dex, chuyện Maya đang làm Google Form ra sao không quan trọng. Khi tạo một bot, ta nên rất "in tune" với đúng miếng bánh, đúng lát cắt công việc của nó. Dex cũng cho biết link Figma mở ra những phần nào: characters, colors, stickers. Nó còn gửi kèm screenshot, vì nó mở được Figma trên computer của mình, cho thấy chính xác mình đang làm việc với cái gì.

Martin trả lời "awesome, I want eight new stickers" và dán prompt thứ hai. Trên màn hình, hai tin nhắn liền nhau như sau:

```
I want 8 new stickers - some one GrokBot, some multiple stacked in a playful manner.

Pull up the new figma file for these 8 stickers once you create it on your computer so we can watch
```

Trong lúc chờ Dex mở computer và mở Figma, Martin dừng lại hỏi Cliff có câu hỏi nào nổi lên không. Cliff nói có rất nhiều câu hỏi, và có vài mẫu chung. Mẫu thứ nhất: làm sao biết khi nào nên dùng computer use, hay khi nào nên tự vào trình duyệt trên computer để dạy bot một task, so với để nó tự đi, hay đi tìm một connector. Mẫu thứ hai: khái niệm **context window**, và chuyện nó có áp dụng cho Grok Bot không, vì mọi người đã quen với điều đó khi làm việc với các coding agent khác. Cliff để Martin trả lời.

Martin xác nhận lại câu hỏi đầu: về cơ bản là khi dùng computer use thì nên dạy bot một skill hay để nó "roam free", tự đi và làm việc? Cliff nói đúng, đại loại như vậy.

Trong lúc Dex đang mở máy và mọi người có thể xem trực tiếp, Martin trả lời. Anh nhìn chuyện này như việc định hướng hành vi của Grok Bot theo cách hợp lý với mình. Ta có thể để Grok Bot chạy tự do, và thường thì nó làm khá tốt việc thiết kế và đi từ đầu tới cuối để tạo ra các sticker. Nhưng nếu muốn tiết kiệm tokenomics và số API call ở hậu trường, ta nên tạo một skill nói rõ bước A, bước B, bước C, để bot đi từ điểm A tới điểm B, tới bước tám, một cách hiệu quả hơn. Cốt lõi là giảm số vòng lặp. Đó là lúc dùng Teach a Task với computer.

Còn về **plugin**: nếu bạn làm được phần lớn các flow bằng cách kéo plugin vào thì cũng rất đơn giản. Computer use chủ yếu dành cho những việc bạn không làm được bằng plugin. Như ví dụ Figma của anh, bộ tool call cụ thể đó có thể rất hạn chế, và đó là lúc bạn muốn computer use để bot dùng Figma đúng như cách nền tảng này được xây ra để dùng. Theo Martin, connector Figma ban đầu được tạo ra chủ yếu để AI kéo dữ liệu từ nguồn đó. Với computer use, mọi thứ thành "a whole new ballgame", một cuộc chơi hoàn toàn khác về những gì ta làm được.

Câu trả lời của Martin cho câu hỏi đầu tiên ở Q&A: dùng plugin khi tool của nó đủ; dùng computer use cho phần còn lại; và khi một việc sẽ lặp lại, dạy bot một lần bằng Teach a Task để có skill.

## 15. Dex gửi screenshot cho Maya: một VM, nhiều desktop, và context window

Quay lại màn hình, Dex đã cho thấy quá trình dựng các sticker, và Martin định mở thẳng file Figma ra xem, nhưng có vẻ Figma báo lỗi. Đến lúc này, theo Martin, việc bình thường là qua lại với Dex để lặp tiếp. Đây là một lần "one shot", thử onboard Dex vào cách anh muốn thiết kế sticker Grok Bot ngay trong một lượt.

Đó là chỗ ta thấy giá trị của việc dành thời gian, nếu bạn là designer, hay nếu bạn muốn Dex không chỉ làm sticker mà làm cả các asset khác: dạy nó bằng văn bản thường, đây là nguồn cảm hứng, đây là những thứ khác nhau về cách nên làm sticker. Nếu lượt đầu không làm anh thật sự hài lòng (anh sẽ cực kỳ vui nếu nó làm đúng ngay một lượt), thì đó là lúc anh chỉnh hướng và dạy nó chính xác phải làm gì.

![Martin nhắn Dex gửi screenshot Figma cho Maya; màn hình Dex mở file Grok Bot Stickers Concepts for Vote](https://homus.dev/photos/8xXhE25vJZY-4203.jpg)

Martin bảo Dex ghi lại màn hình Figma trên computer của nó và gửi screenshot cho Maya. Dex trả lời đã gửi Maya screenshot Figma cùng sáu phương án trên lá phiếu và link file. Bên phải là màn hình của Dex với file "Grok Bot Stickers, Concepts for Vote" gồm sáu sticker.

Ở hậu trường, Martin kể anh đã chạy Dex vài lần trước buổi này. Mỗi lần ra một kết quả khác nhau, chính là vì, đúng như câu hỏi của Cliff, anh chưa tạo một skill để dựng sticker theo một cách có quy trình và nhất quán. Nên anh có sẵn vài phương án sticker khác nhau để cho xem. Đây là các sticker mà một Dex trước đó đã làm, và anh muốn Dex dùng chúng cho cuộc vote.

Anh nhắn Dex. Trên màn hình, tin nhắn là:

```
Awesome, note the actual figma screen on your computer. I want you to send @maya that screenshot so she can create a google form and have the audience vote in real time
```

Theo Martin, giờ là lúc "đóng vòng": Maya nói chuyện với Dex, Dex nói chuyện lại với Maya. Vì Dex có computer riêng, nó sẽ tự chụp một screenshot của file Figma trên computer.

Rồi Martin giải thích mô hình computer ở mức khái niệm. Mỗi người dùng Grok Bot được cấp hẳn một **VM**, một computer cho riêng mình. Bên trong đó, mỗi Grok Bot khác nhau có một **desktop** khác nhau. Nên nếu để ý, Dex đang xem Figma trên một màn hình, còn Maya đang dùng Google Forms trên một màn hình khác. Và mọi thứ đơn giản nhờ **shared credential access**: một khi Martin đã đăng nhập Google trên computer này từ phía Maya, thì Dex cũng dùng được luôn.

Mô hình Martin và Cliff mô tả: một VM cho mỗi người dùng, mỗi bot một desktop riêng nên chạy song song được, còn phiên đăng nhập thì dùng chung giữa các bot.

Giờ, dựa trên skill mà Maya học được từ bài Teach a Task, hy vọng Maya sẽ tạo Google Form, đăng screenshot đó, và tự tìm cách làm. Maya đã lưu ảnh vào computer của nó và sẽ đăng thành một ảnh thật để mọi người bình chọn ngay sau đây. Martin để màn hình computer của Maya mở cho mọi người xem: một Google Form mới vừa được tạo. Anh bật chế độ toàn màn hình.

Ta xem Maya đặt tiêu đề, mô tả. Martin chỉ ra rằng Maya đã có ảnh chụp Figma, nên nó biết các phương án. Có vẻ nó đã sẵn sàng publish form. Martin nhắn thêm: "can you put the screenshots of the different sticker options in that question?", tức là đặt các screenshot của từng phương án sticker vào câu hỏi đó, để khi mọi người quét mã QR thì bình chọn thật dễ.

Trong lúc Maya làm, Martin hỏi Cliff có câu hỏi nào khác không. Cliff trả lời luôn vài câu cho mọi người. Có: tất cả các bot của bạn dùng chung một computer, một cloud VM. Nhưng mỗi bot có, theo cách Cliff hỏi lại Martin cho đúng chữ, màn hình riêng hay desktop riêng, và đó là một phần lý do chúng chạy song song được các việc.

Và trong Grok Bot, bạn không phải, hay nói đúng hơn là không cần, lo về khái niệm context window. Cliff bảo hãy nghĩ về bot như một teammate sống lâu dài, nó sẽ quản lý rất, rất nhiều agent thay mặt bạn, mỗi agent có context window riêng. Bot lo toàn bộ phần điều phối: tạo các sub-agent thread, quản lý context của chúng, quản lý memory và tool của chúng thay bạn. Ngoài ra không có gì lớn, Cliff nói.

Martin đồng ý. Cliff kể thêm có một số câu hỏi về VM, thật ra là rất nhiều: VM được host ở đâu, cấu hình thế nào, có đổi cấu hình được không. Nhưng có lẽ những thứ đó vượt ra ngoài buổi 101, trừ khi Martin muốn chia sẻ vài ý ở mức tổng quan.

Martin nói về context và memory: ý chính của Grok Bot là họ muốn nó dễ dùng hết mức có thể. Họ nhận ra rằng dù bạn có một công cụ AI mạnh, có computer riêng, làm việc tự chủ được, thì mọi thứ cũng vô nghĩa nếu việc tạo một bot mới và nói chuyện với nó bằng ngôn ngữ thường không đơn giản.

Để họ lo phần memory và context ở hậu trường, nghĩa là bạn không có một ngưỡng kiểu "hôm nay bạn nói chuyện với bot nhiều quá rồi", rồi nó sẽ tóm tắt và đánh mất mạch hội thoại cùng memory. Chuyện đó ít xảy ra hơn nhiều. Họ lo toàn bộ context memory ở hậu trường.

Trên màn hình, Maya đang chèn ảnh. Martin để ý ảnh chưa đúng, nên nhắn rằng đó là ảnh sai, hãy dùng ảnh cụ thể này thay vào.

## 16. Penny qua Grok Voice, và cuộc vote sticker trực tiếp

Giờ Maya sẽ tạo câu hỏi "nên in sticker nào", kèm đúng screenshot đó. Sau đó nó copy link cho người trả lời và, hy vọng, tạo mã QR để khán giả bình chọn trong thời gian còn lại.

Trong lúc chờ, Martin dùng **Grok Voice** để nói với Penny. Anh nói đại ý: Penny này, để bạn nắm, chúng ta đang có khán giả xem buổi trình diễn 101 về Grok Bot. Đến giờ, Dex đã tạo các sticker Grok Bot, Maya đã tạo một Google Form để khán giả bình chọn sticker nào sẽ được in. Thông tin đó anh sẽ đưa sau khi tới bước ấy. Trước mắt anh chỉ muốn Penny tìm các vendor ở khu vực New York City có thể in sticker cho nhóm, tìm trên mạng, rồi quay lại báo anh. Anh hỏi Penny có câu hỏi gì không.

Penny đáp bằng giọng nói: không có câu hỏi, đang đi tìm các nhà in sticker ở NYC trên mạng, sẽ quay lại báo. Martin cảm ơn, Penny nói rất vui được giúp, và hỏi có muốn nó lưu ý điều gì cụ thể về sticker trong lúc tìm không: kích thước, số lượng, hay cần làm gấp. Martin trả lời: không, ta có thể kết thúc cuộc gọi, vậy thôi. Penny: "Sounds good, Martin. Talk soon."

Martin chỉ ra rằng sau voice chat, bot tự đóng phần voice vì nó biết anh đang chuyển sang việc khác. Còn có cả phần dictation, chép lại lời nói, và bản tóm tắt cuộc nói chuyện.

Lúc này form vote sticker đã live. Martin mời khán giả: nếu đang xem trên máy tính, hãy dùng điện thoại chụp mã QR và bình chọn sticker mình thích. Anh lưu ý: nếu dùng Safari, đôi khi ảnh có thể không tải được, nên dùng cửa sổ Incognito hoặc một tab Chrome. Rồi mọi người bình chọn, và chờ phản hồi đổ về.

Anh nhắn Maya: "Can you give me a screenshot of the six stickers and the QR code in one image so it's easier to vote?", tức là gộp sáu sticker và mã QR vào một ảnh cho dễ bình chọn. Anh hỏi Cliff có thấy tin nhắn nào nói không bình chọn được không, rồi tự trả lời: có vẻ phản hồi đang về rồi, đã có **415** phản hồi. "Go team."

![Trang Responses của Google Form Grok Bot Sticker Vote với 609 responses và biểu đồ tròn](https://homus.dev/photos/8xXhE25vJZY-5057.jpg)

Trang Responses của form "Grok Bot Sticker Vote" một lúc sau: 609 phản hồi cho câu hỏi "Which sticker should we print?", biểu đồ tròn chia theo sáu phương án như Hello Blob, Cloud Nap, Whoa Wedge, Stack of Three, Looking at You, Piggyback.

Martin hỏi Cliff, "không phải để anh ảnh hưởng tới kết quả đâu nhé", là Cliff thích sticker nào nhất. Cliff nói anh thích cái ở giữa hàng dưới, trông như hai người bạn. "Two friends", Martin nhắc lại, đó cũng là cái anh chọn trong trường hợp này. Maya vừa gửi cho anh một screenshot gộp, nên giờ việc xem và bình chọn các sticker dễ hơn hẳn. Martin nhắc lại ý chính: Grok Bot có computer, nên bất cứ việc gì bạn muốn, nó làm được theo cách này.

Còn vài phút, Martin bắt đầu khép lại phần này. Anh nhắn cho Penny: hãy lấy sticker thắng cuộc từ Dex, rồi nhờ Maya đưa ảnh của sticker thắng cuộc đó, và tổng hợp mọi vendor có thể dùng, anh sẽ chọn.

## 17. Sticker thắng cuộc, vendor in, và Bobo lên làm chief of staff

Penny cần tìm đúng bot Maya mà Martin nhắc tới, nên anh chỉ rõ Maya là bot này. Rồi anh nhìn lại cả quỹ đạo đã đi qua: onboard Dex làm designer để dựng các sticker Grok Bot, và anh nhắc lại đó chỉ là một lượt "one shot", ngoài đời anh sẽ làm việc tỉ mỉ với Dex hơn nhiều. Onboard Maya dùng computer use, dạy nó các task để nó dùng skill, để nó tự làm tuần tự được nếu sau này có một sản phẩm mới cần chạy cùng quy trình.

Anh để ý vừa có tin nhắn từ Dex: giờ Dex sẽ kiểm tra phản hồi của form để tìm sticker thắng cuộc, rồi chuyển cho Penny. Martin nhắc lại: trên toàn bộ team, các bot dùng chung một "computer" (anh nhấn ngoặc kép), nhưng mỗi bot một desktop. Họ muốn giữ mọi thứ cực kỳ đơn giản: đăng nhập một lần trên một computer, hay đúng hơn là một desktop, là phiên đăng nhập được đồng bộ sang mọi bot khác ở hậu trường.

Bot đang xem kết quả. Ta thấy sticker **"Looking at You"** đã thắng, nên Martin chúc mừng Cliff vì lựa chọn của anh, và đùa hy vọng mình không làm lệch kết quả; may là nó đã dẫn đầu từ trước.

Kết quả mà Dex báo lại trong cuộc trò chuyện: "Looking at You" (hai bot đứng cạnh nhau, nhìn nhau) thắng với 254 trên 614 phiếu, khoảng 41%. Các con số chỉ là ảnh chụp tại thời điểm đó; một tin khác của Maya ghi 251 trên 607.

Martin cũng tự nhận mình đã nói nhầm tên: anh bảo Penny lấy sticker thắng cuộc từ Dex, nhưng thật ra Maya mới là bot biết kết quả. Vì các bot nói chuyện qua lại với nhau, ta thấy được theo thời gian thực rằng chúng đã tự nhận ra điều đó, và Maya mới là bot nên lấy thông tin này. Vậy là giờ ta có một **async team** của riêng mình, đang chạy và làm việc cùng nhau. Ta xem được các cuộc trò chuyện: Dex nói có một số phiếu thắng, "Looking at You" thắng.

Penny đưa ra bản xem trước của sticker và một danh sách vendor. Martin chọn: "awesome, I can print at Printleaf Midtown", rồi bảo Penny mở trang này trên computer của nó và tải hình sticker lên. Vậy là phần procurement và sourcing được khép lại: Penny sẽ mở trang của vendor trên computer, kéo asset Figma vào computer của nó, rồi tải lên trang vendor đã chọn.

Ý thức rằng chỉ còn khoảng bốn phút, Martin tóm lại: Grok Bot là teammate đầu tiên mà bạn onboard được bằng ngôn ngữ tự nhiên, giao cho nó một vai, một công việc. Và khi đi lên maturity curve, ta có thể có cả một chief of staff. Anh sẽ "thăng chức" cho Bobo: không chỉ lo chuyện đời sống cá nhân nữa, mà giờ Bobo có một team.

Các bot sẽ làm việc từ đầu tới cuối cùng nhau, và Bobo là người quản lý của chúng. Martin đã đặt Bobo vào section "Grok Bot Sticker Team", nhưng việc đó chưa thật sự tạo ra routine giữa các bot. Nên anh thoát ra và tạo một **group chat**.

![Group chat Martin, penny, dex, maya, bobo: Bobo được thăng chức chief of staff, ba bot báo cáo](https://homus.dev/photos/8xXhE25vJZY-5423.jpg)

Group chat gồm Martin, Penny, Dex, Maya và Bobo. Martin viết rằng Bobo được thăng chức chief of staff và nhờ ba bot kể lại việc đã làm. Penny báo đã tìm nhà in ở NYC và đang tải file lên trang vendor được chọn, chưa thanh toán; Dex kể phần thiết kế và việc xuất file Figma; Maya kể phần Google Form, mã QR và kết quả vote.

Anh thêm Penny, Dex, Maya và Bobo vào nhóm, rồi viết như trên màn hình:

```
Bobo, you have been promoted to chief of staff. Dex, penny, and maya, can you say in here what you've done in regarding to grokbot stickers so that bobo is caught up to speed
```

Điều thú vị, theo Martin, là các bot giờ sẽ trả lời nhau theo kiểu group chat. Và từ đây, thay vì anh phải tự nói chuyện với Dex, tự nói chuyện với Penny, anh chỉ cần nói với Bobo, chief of staff.

## 18. Tổng kết, approval rules và lời chào

Martin nối lại với ví dụ ở đầu buổi: giống như chief of staff Josh Allen trong guide Grok Bot cho SDR ở Grok Bot Galaxy. Ý tưởng là như nhau: nói chuyện với một người dẫn dắt duy nhất, người biết chính xác team này nên vận hành ra sao. Và điều đó chỉ có được vì anh đã chịu khó làm "due diligence", huấn luyện từng bot một cách độc lập, rồi trao cho chúng đúng skill và routine cần có để đi từ đầu tới cuối.

Phần này sẽ được đi sâu hơn ở buổi 201: người dẫn buổi đó sẽ cho thấy những thứ khác nhau có thể làm với việc giao việc theo team và chuyền việc qua lại giữa các bot. Trong hai phút cuối, Martin hy vọng từ giao diện Grok Bot, từ computer use cho tới các connector ở góc dưới bên trái, mọi người có thứ gì đó mang về dùng cho công việc, hay cả đời sống cá nhân.

![Slide What we learned với ba ý](https://homus.dev/photos/8xXhE25vJZY-5610.jpg)

"What we learned": ba bài học. Bots can access every tool, even ones without MCPs (ví dụ tạo một Google Form, công cụ không có tích hợp AI sẵn, mở rộng được sang công cụ nghiên cứu như Qualtrics). Bots have memory and can learn from video teachings (bot nhớ font và cách thiết kế slide, học cả animation và transition). Bots get human approval when necessary (hành động hướng ra ngoài phải được người duyệt, ví dụ không gửi email ra ngoài khi bản nháp chưa được duyệt).

Anh tóm lại ba ý. Thứ nhất, bot truy cập được mọi công cụ, kể cả những công cụ không có MCP. Đó là khả năng tạo được Google Form vừa rồi, là dùng Figma theo đúng cách nó được xây ra cho người dùng.

Thứ hai, bot có memory, và Grok Bot lo toàn bộ phần memory đó cho bạn. Nên bạn có thể nói chuyện với cùng một bot "cho tới tận cùng thời gian". Martin vội đính chính: đừng trích lời anh câu đó, nhưng bạn có thể nói chuyện với cùng một bot trong một khoảng thời gian cực kỳ dài, để nó học cách bạn vận hành. Nhờ vậy bạn tin giao được cho nó những việc thật sự có ý nghĩa, từ đầu tới cuối, mà không cần bạn cho phép ở từng bước.

Thứ ba, khi bot làm việc trong shell, hay làm bất kỳ việc cụ thể nào mà ta muốn nó phải xin duyệt, thì có cách. Thứ cuối cùng Martin muốn cho xem là **Settings**: ở đó có các **rule** cụ thể, chẳng hạn khi Grok Bot muốn tạo một Google Form, nó phải hỏi trước rồi mới tạo và làm. Đó có thể là gửi email. Đó có thể là trả lời ai đó trên Slack mà bạn không muốn họ biết là AI trả lời. Tất cả các rule của bạn được dựng sẵn ở đây.

Approval rule trong Settings: với những hành động đã được đánh dấu (gửi email, trả lời trên Slack, tạo form), bot dừng lại hỏi trước; còn lại nó tự làm tới cùng.

Martin nói anh muốn chừa thời gian cho Q&A dù không hoàn toàn kịp, và anh biết Cliff hẳn đã rất tập trung ở mục Q&A. Anh cảm ơn Cliff vì đã lo hết phần đó. Theo anh, đây cũng là workshop có số người đăng ký đông nhất từ trước tới giờ, nên một lời khen lớn dành cho Cliff vì đã quản lý tất cả. Martin cảm ơn mọi người đã tham gia, Cliff cảm ơn Martin và cảm ơn mọi người đã tới.

## Nguồn và liên kết

- Tên gốc: Grok Bot 101
- Sự kiện: [YouTube](https://homus.dev/events/youtube)
- Video gốc: [https://www.youtube.com/watch?v=8xXhE25vJZY](https://www.youtube.com/watch?v=8xXhE25vJZY)

- Kênh YouTube Grok: [youtube.com/@Grok](https://www.youtube.com/channel/UCxgo0OMZU9SiaYpJsuZKWkQ)

- Bài giới thiệu sản phẩm: [Introducing Grok Bot](https://x.ai/news/introducing-grok-bot) (bot có computer riêng, làm 24/7, chỉ quay lại khi cần duyệt)

- Tài liệu tổng quan: [Grok Bot docs, Overview](https://docs.x.ai/grok-bot/overview)

- Tạo và quản lý bot: [Create and manage Bots](https://docs.x.ai/grok-bot/bots)

- Skill và routine: [Skills and routines](https://docs.x.ai/grok-bot/skills-routines-and-automations)

- Computer dùng chung và connector: [Use the computer and apps](https://docs.x.ai/grok-bot/computer-and-apps) (mọi bot trên một tài khoản dùng chung một computer, mỗi bot một màn hình)

- Nhắn tin, voice chat và group chat: [Message and collaborate](https://docs.x.ai/grok-bot/chat-and-collaboration)

- Approval: [Approvals, security, and privacy](https://docs.x.ai/grok-bot/approvals-security-and-privacy)

- Chia sẻ bot cho cả team: [Team Bots](https://docs.x.ai/grok-bot/team-bots)

Nguồn: https://homus.dev/talks/grok-bot-101 · cập nhật 2026-10-09