NEW Grok Bot Update is INSANE! 🤯

🖼️ 인포그래픽

🖼️ 4컷 인포그래픽

💡 한 줄 결론

Grok Bot 업데이트의 핵심은 라이브 페이지·봇 간 메시지·예약 실행을 결합해 여러 봇을 Jarvis에서 관리하고, 외부 발송과 공개는 사람이 결정하는 업무 체계다.

📌 핵심 요점

1. 발표자는 31개 봇의 작업 현황과 승인 대기 항목을 Jarvis 한 화면에 모으고, 아침 브리핑으로 우선순위를 확인하는 구성을 소개한다.
2. 주요 업데이트는 자연어로 만드는 라이브 페이지, 봇 간 메시지, 강화된 루틴, 음성과 기억, 로그인용 Vault, 선택형 질문의 여섯 가지다.
3. 맨체스터 지붕 시공업체 사례에서는 Jarvis가 Radar·X-Ray의 정보를 모아 업체 3곳의 웹사이트 약점과 영업 제안 초안을 담은 페이지를 만든다.
4. 고객 발굴팀은 탐색→조사→이메일 초안 작성으로 일을 넘기고, 콘텐츠팀은 기획을 논의하면서 플랫폼 게시 한도 문제를 발견해 계획을 수정한다.
5. 도입 순서는 반복 업무 하나를 맡긴 봇에서 시작해 기억 가져오기, 두 번째 봇과의 협업, 통합 관리 화면으로 확장하는 방식이다. 외부 연락과 공개는 사람의 판단을 기다리도록 설정한다.

🧩 배경과 문제 정의

발표자는 고객 발굴, 웹사이트 조사, 영업 문안, 링크 구축, 영상 제작, 경쟁사 관찰을 여러 봇에 나누어 맡긴다고 설명한다. 봇이 늘어나면서 각각의 진행 상황을 확인하고 결과를 전달하며 승인할 일을 정리하는 관리 문제가 생긴다.

영상은 이 문제를 해결하는 자신의 구성을 소개한다. Jarvis는 봇들의 보고와 결정 대기 항목을 모으고, Galaxy는 팀과 작업 흐름을 시각화한다. 라이브 페이지·봇 간 메시지·루틴 등의 업데이트가 이 구성을 뒷받침한다는 설명이다. 전체 내용은 발표자의 시연과 주장에 기반하며, 중간과 후반에 관련 교육 커뮤니티 홍보가 포함된다.

🕒 시간순 섹션별 상세정리

1. 31개 봇을 관리하는 Jarvis 소개

• 발표자는 잠재 고객 탐색, 웹사이트 확인, 영업 문안 작성, 링크 구축, 영상 제작, 경쟁사 관찰을 나눠 맡긴 31개 봇이 Jarvis에 보고한다고 보여준다. [00:19]
• 매일 아침 완료된 작업과 자신을 기다리는 일을 확인하며, 두 봇을 협업시켜 고객 발굴용 관리 화면을 만드는 과정을 보여주겠다고 예고한다. [00:50]
• 업데이트 내용, 자신만의 Jarvis 구축, 한 화면에서 AI 팀을 운영하는 방법과 봇의 행동을 제한하는 규칙을 영상의 주제로 제시한다. [01:08]

2. 작업 현황·결정 대기·아침 브리핑

• Jarvis 왼쪽에는 봇별 최근 작업이, 오른쪽에는 승인 또는 보류할 결정 10건이 표시된다. 이메일과 웹사이트 공개 작업은 대기 상태로 묶인다. [01:49]
• 중앙의 아침 브리핑은 보고한 봇 수와 결정 대기 건수, 먼저 처리할 일을 요약한다. 상위 과제 확인, 집중 모드, 음성 모드도 보여준다. [02:15]
• approve·later 버튼은 화면만 바꾸며 클릭만으로 발송하거나 저장하지 않는다고 보여준다. 이메일·게시물·웹사이트 공개처럼 사업체 밖으로 나가는 작업은 자신을 기다린다는 원칙이다. [02:38]

3. 라이브 페이지·봇 간 메시지·루틴

• 발표자는 Grockbot을 클라우드 컴퓨터에서 웹사이트·앱·파일을 다루며 노트북이 닫혀 있어도 일하는 에이전트로 보여준다. 최근 약 2주간 여러 업데이트가 나왔다고 드러낸다. [03:10]
• Pages는 대화 안에서 대시보드·보고서·추적 화면을 만들고 자연어로 수정하는 기능이다. 봇 간 메시지는 사람이 결과를 복사해 다른 봇에 붙여넣던 전달 작업을 줄인다. [04:04]
• 루틴은 예약된 작업을 실행하며, 봇의 받은편지함 읽기와 사용자 시간대 기준 실행을 지원하고 시간당 최대 300회 실행할 수 있다고 보여준다. Radar는 매일 탐색하고 매월 지역별 기회를 정리한다. [04:32]

4. 음성·기억·Vault·선택형 질문

• 음성 모드가 Grock Voice 3.0을 사용하고 이전 통화와 최근 대화를 기억한다고 보여준다. 다른 AI 비서의 기억은 설정→일반→가져오기 시작 순서로 옮길 수 있다고 보여준다. [05:00]
• Vault는 저장된 로그인 정보를 사용하면서 비밀번호를 채팅이나 봇에 보여주지 않고 웹사이트로 전달하는 기능으로 묶인다. [05:12]
• 봇이 긴 설명 대신 다음 탐색 지역을 A·B·C 중 고르게 하는 사례를 보여주며, 선택형 질문이 많은 봇의 결정을 관리하기 쉽게 만든다고 주장한다. [05:32]

5. 설정 자료와 교육 커뮤니티 홍보

• AI Profit Boardroom에서 Jarvis 설정, Galaxy 화면별 프롬프트, Radar 고객 발굴 시스템과 협업용 프롬프트를 제공한다고 안내한다. [06:04]
• 30일 로드맵, 주 4회 코칭, 매일 튜토리얼, 회원 지도를 소개하고 사업주 3,400명 이상이 참여한다고 말하며 가입 경로를 알린다. [06:36]

6. 맨체스터 지붕 시공업체 관리 화면 시연

• Jarvis에 Radar와 X-Ray의 맨체스터 지붕 시공업체 자료를 받아 상위 3곳, 웹사이트 약점, 제안용 첫 문장을 담은 페이지를 만들도록 요청한다. 업체 연락과 이메일 발송은 금지한다. [07:02]
• Radar는 보유한 지도 검색 결과의 리뷰 수와 부족한 자료를 구분해 답한다. Jarvis는 이를 기존 웹사이트 조사와 합쳐 로딩 실패, 전화번호 불일치, 근거 없는 1위 주장 등의 약점을 정리한다. [07:59]
• 리뷰 수와 업체별 제안 문구를 보여주며 화면에 초안만 있고 외부 발송은 없음을 확인한다. 이어 자연어 요청으로 페이지 이름을 변경한다. [08:43]

7. 고객 발굴팀과 콘텐츠팀의 업무 인계

• Radar는 매일 고객 후보를 찾고 매월 업종·도시 조합을 비교한다. 이후 X-Ray가 업체별 조사를 하고 Outreach가 승인받을 이메일 초안을 작성하는 흐름을 보여준다. [09:38]
• 콘텐츠팀의 네 봇은 영상 아이디어·조사·계획 확정을 나눠 맡는다. 비서실장 역할의 봇이 당일 플랫폼 게시 한도를 발견하자 CEO 봇이 계획을 수정하는 사례를 보여준다. [10:13]
• Linker는 링크 구축 후보와 이메일 초안, Magnet은 고객 유입용 무료 도구, Director는 짧은 영상, Competitor Watch는 경쟁사 주간 보고를 맡으며 모두 Jarvis에 보고한다. [10:32]

8. Galaxy로 보는 팀 구조와 작업 흐름

• Galaxy는 발표자가 만든 에이전트 운영체계 담당 봇이다. 홈 화면의 별로 봇을 표시하고, 작업 관리자에서는 유지·개선·통합할 봇을 구분한다고 보여준다. [10:57]
• 작업 경로 지도, 3D 팀 화면, 승인하거나 되돌리는 카드 화면을 보여준다. Jarvis는 팀과 대화하는 접점이고 Galaxy는 팀을 보는 접점이며, 두 구성을 템플릿으로 만들 수 있다고 드러낸다. [11:24]
• 매번 사업을 설명하고 결과를 직접 옮기는 사용 방식과 비교해, 기억·루틴·봇 간 요청·라이브 페이지를 연결하면 한 화면에서 팀의 상태와 결정을 확인할 수 있다고 정리한다. [12:16]

9. 도입 우려와 한 봇씩 확장하는 방법

• 발표자는 화면을 자연어로 만들었다고 설명하며 기술적 난도에 대한 우려에 답한다. 외부로 나가는 작업은 자신을 기다리게 하고, 자료가 없으면 없다고 말하도록 하는 운영 원칙을 재차 강조한다. [12:57]
• 처음부터 큰 팀을 만들 필요 없이 반복 업무 하나를 봇에 맡기라고 권한다. 평일 오전 8시에 지역 업체 5곳과 선정 이유를 찾되 연락하지 않도록 하는 요청을 예로 든다. [13:35]
• 기억을 가져오고, 두 번째 봇을 만들어 조사·초안 작성을 인계한 뒤, 관리할 봇이 많아지면 현황·결정 목록·아침 브리핑을 모은 Jarvis를 만들라고 안내한다. [14:07]

10. 자료 제공 안내와 최종 메시지

• 커뮤니티에서 Jarvis·Galaxy·Radar 설정, 고객 발굴부터 이메일 초안까지의 인계 흐름, 협업 페이지 프롬프트와 루틴 자료를 제공한다고 다시 홍보한다. [14:53]
• 30일 로드맵, 주 4회 코칭, 일일 튜토리얼, 프롬프트 모음과 회원 지도를 소개하고 가입 경로를 반복 안내한다. [15:25]
• 마지막에는 31개 봇을 한 화면에서 관리하고 페이지·메시지·루틴·기억·Vault를 연결하는 구성을 요약한다. 봇이 초안을 만들고 사람이 결정한다는 원칙으로 마무리하며 처음 만들 봇을 묻는다. [16:03]

🧾 결론

• 영상이 제시하는 변화는 개별 대화에서 얻은 결과를 사람이 옮기는 작업을 줄이고, 역할이 다른 봇들이 업무를 이어받도록 만드는 것이다.
• Jarvis는 대화와 브리핑의 접점이며, Galaxy는 봇 구성·작업 경로·의사결정을 시각화하는 발표자의 별도 관리 구성이다.
• 발표자가 강조하는 운영 원칙은 봇이 조사하고 초안을 만들면 사람이 발송과 공개를 결정한다는 것이다. 시연만으로 이 원칙의 기술적 강제 여부까지 확인되지는 않는다.

📈 투자·시사 포인트

• 업무용 AI의 활용 범위가 답변 생성에서 예약 실행·도구 사용·봇 간 인계·통합 관리로 넓어지는 사례로 읽을 수 있다.
• 도입 효과를 판단하려면 봇 개수보다 실제로 줄어든 수작업, 초안의 정확도, 승인 대기 부담을 살펴볼 필요가 있다. 영상에는 이를 비교할 정량 자료가 없다.
• 자연어로 관리 화면을 만들고 수정하는 방식은 업무 담당자가 자신의 흐름에 맞춰 도구를 구성할 가능성을 보여준다. 다만 구축 난도와 유지 비용은 제시되지 않는다.
• 특정 기업의 매출·이익·가치평가 자료가 없으므로, 이 영상만으로 관련 기업의 투자 매력이나 수익성을 판단할 근거는 부족하다.

⚠️ 불확실하거나 확인이 필요한 부분

• 제목은 ‘Grok Bot’, 전사는 ‘Grockbot’·‘Grock’으로 표기한다. 제품의 공식 명칭, 개발 주체, 업데이트 시점과 제공 범위는 원문만으로 확정하기 어렵다.
• 시간당 루틴 최대 300회, Grock Voice 3.0, 기억 가져오기, 비밀번호를 봇에 노출하지 않는 Vault 동작은 발표자의 설명이다. 요금제·계정별 조건과 실제 제공 여부는 확인이 필요하다.
• 화면의 approve·later 버튼은 해당 화면만 바꾸며 발송이나 저장을 실행하지 않는다고 설명한다. 따라서 화면상의 승인 표시와 실제 외부 작업 권한이 어떻게 연결되는지는 별도로 확인해야 한다.
• 자막 기반 정리: 타임스탬프가 있는 자막을 기준으로 정리했으며, 고유명사·수치·인용은 원문 확인 필요 시 별도 검증한다.
• 영상 속 주장: 발표자의 해석·전망·비교는 확인된 외부 사실이 아니라 영상 속 주장으로 분리해 읽는다.
• 검증 필요: 수치, 기업 실적, 정책·시장 전망은 발행 전 최신 자료로 별도 검증이 필요하다.

✅ 액션 아이템

• 가장 시간을 많이 쓰는 반복 업무 하나를 골라 첫 봇의 역할과 산출물을 구체적으로 정한다.
• 영상의 예시처럼 평일 오전 8시에 잠재 고객 5곳과 선정 이유를 찾도록 예약하고, 외부 연락 금지를 명시한다.
• 기억 가져오기 기능의 제공 여부와 가져올 내용을 확인한 뒤, 봇이 사업 정보를 정확히 이해했는지 점검한다.
• 두 번째 봇에 조사와 초안 작성을 맡겨 첫 봇의 결과가 제대로 전달되는지 확인한다.

❓ 열린 질문

• 외부 발송·게시·사이트 공개를 기다리게 하는 규칙은 어떤 권한 설정으로 강제되며, 봇 간 인계 이후에도 유지되는가?
• 봇 31개를 운영할 때 사용 비용, 작업 실패율, 사람의 검토 시간은 어느 정도인가?
• 기억과 봇 간 메시지가 누적될 때 오래된 정보나 잘못된 판단은 어떻게 수정되는가?