Plan du cours

Comprendre l'architecture de Google Antigravity

  • Principes de conception axés sur les agents
  • Rôles des interfaces Editor et Manager
  • Structure du workspace et contextes d'exécution

Configurer les agents et leurs capacités

  • Attribuer des rôles et des spécialisations aux agents
  • Définir les limites de tâches et les niveaux d'autonomie
  • Gérer la sécurité et les permissions pour les agents

Concevoir des flux de travail multi-agents

  • Planification et séquencement des workflows
  • Coordonner les agents d'arrière-plan et d'avant-plan
  • Utiliser des modèles de chaînage, de délégation et d'escalade

Travailler avec l'interface Manager (Mission-Control)

  • Surveiller l'activité en temps réel des agents
  • Interpréter les graphiques, les états et les chronologies d'exécution
  • Intervenir, dépasser ou rediriger les tâches des agents

Générer et gérer les artefacts Antigravity

  • Listes de tâches, plans de travail et traces de décision
  • Captures d'écran, enregistrements de navigateur et captures de workspace
  • Journaux d'audit et métadonnées de reproductibilité

Techniques de vérification et d'assurance qualité

  • Assurer la traçabilité et la transparence
  • Valider l'exactitude des résultats des agents
  • Mettre en œuvre des garde-fous et des stratégies de basculement

Intégrer Antigravity dans les pipelines d'ingénierie

  • Soutenir les workflows CI/CD et de release
  • Collaborer avec les outils DevOps existants
  • Étendre les tâches des agents à travers les équipes et les environnements

Optimisation avancée pour la collaboration multi-agents

  • Réduire les actions redondantes et les cycles
  • Tirer parti des métriques de performance et des analyses
  • Concevoir des workflows résilients et adaptables

Résumé et étapes suivantes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts modernes de DevOps et d'ingénierie de plateforme
  • Une expérience avec les flux de travail assistés par l'IA
  • Une familiarité avec les systèmes distribués ou les environnements cloud

Public cible

  • Ingénieurs de plateforme
  • Ingénieurs DevOps
  • Architectes IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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