Grok 新进展：支持后台运行与项目级模式选择，多任务处理更高效

xAI 正在升级其 AI 助手 Grok，最新更新引入了多项关键功能改进，提升复杂任务下的使用效率和控制精度。

最值得关注的是——

“后台对话”功能正在开发中，允许 Grok 在执行耗时任务的同时，用户仍可继续提问或切换上下文，真正实现“边跑边聊”的并行交互体验。

此外，Grok 已上线 项目级别模式选择，用户可在不同项目中设定专属运行模式（如专家、自动、重型），为团队协作与专业化应用打下基础。

这些变化虽尚未全部公开推送，但从代码迭代和界面更新来看，已进入实质性落地阶段。

后台对话：让AI“一边干活”，你“一边问”

当前大多数AI聊天界面都面临一个痛点：
当你提交一个复杂请求（如“分析过去一年的市场趋势并生成报告”），必须等待AI完成整个流程才能继续输入新问题——相当于“单线程阻塞”。

Grok 即将推出的 后台对话（Background Conversations） 正是为了打破这一限制。

✅ 核心能力

• 用户发起一项长时间任务后，Grok 将其移至后台运行；
• 主聊天界面保持可用，可继续提问、修改提示或开启新话题；
• 当后台任务完成时，结果将以通知或追加消息形式返回。

这类似于操作系统中的“后台进程”概念，特别适用于：

• 多步骤网络研究
• 数据爬取与结构化整理
• 迭代式问题求解（如调试代码、优化文案）

虽然目前尚不清楚最多支持多少个并发后台任务，也未公布具体上线时间，但该功能一旦实现，将显著提升高阶用户的操作效率。

项目级模式选择：按需匹配AI行为

除了交互方式的改进，Grok 还新增了 项目级别的模式选择器，让用户根据不同工作流需求，灵活配置 AI 的响应风格与资源消耗策略。

可选模式包括：

通过将模式绑定到具体项目，团队可以统一输出标准，避免因会话重置导致的行为不一致。

示例：数据科学团队为“季度报告项目”启用“专家模式”，确保每次查询都进行严谨推导；而客服知识库维护则使用“自动模式”以提高响应速度。

未来展望：模型+模式双重可控

更深层的变化正在酝酿中。

据前端代码显示，xAI 正在构建 “模型+模式”组合选择器——这意味着未来用户不仅能选择运行模式，还能指定底层使用的 Grok 模型版本。

例如：

• 使用 Grok-4.20 进行前沿探索
• 回退到 Grok-3 以保证历史结果可复现

这种设计对以下用户尤为重要：

• 科研人员：需要跨版本对比实验结果
• 开发者：依赖稳定输出进行自动化集成
• 企业用户：要求服务行为长期一致

这也暗示着 Grok 正从“单一模型服务”向“可管理的AI平台”演进。

战略意义：打造更通用的智能助手

这一系列更新反映出 xAI 的明确方向：

让 Grok 不只是“回答问题的机器人”，而是成为支持真实工作流的生产力引擎。

相比仅聚焦对话流畅性的产品，Grok 此次升级更强调：

• 任务持续性（后台运行）
• 行为可控性（模式分级）
• 结果一致性（模型可选）

这些特性正是专业人士在处理复杂项目时最需要的支持。

同时，简洁的界面集成方式也让非技术用户能逐步适应高级功能，兼顾普适性与专业性。