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 Durée 14 heures

Plan du cours

Comprendre l'architecture de Google Antigravity

  • Principes de conception centrés sur les agents
  • Rôles des interfaces Editor et Manager
  • Structure de l'espace de travail et contextes d'exécution

Configuration des agents et des capacités

  • Attribution des rôles et des spécialisations aux agents
  • Définition des limites des tâches et des niveaux d'autonomie
  • Gestion de la sécurité et des permissions des agents

Conception des flux de travail multi-agents

  • Planification et séquençage des flux de travail
  • Coordination des agents en arrière-plan et au premier plan
  • Utilisation des modèles de chaînage, de délégation et d'escalade

Travail avec l'interface Manager (Mission-Control)

  • Surveillance de l'activité en direct des agents
  • Interprétation des graphiques, des états et des chronologies d'exécution
  • Intervention, annulation ou redirection des tâches des agents

Génération et gestion des artefacts d'Antigravity

  • Listes de tâches, plans de travail et traces de décision
  • Captures d'écran, enregistrements du navigateur et captures de l'espace de travail
  • Journal d'audit et métadonnées de reproductibilité

Techniques de vérification et d'assurance qualité

  • Garantir la traçabilité et la transparence
  • Valider l'exactitude des résultats des agents
  • Mettre en œuvre des mesures de sécurité et des stratégies de basculement

Intégration d'Antigravity dans les pipelines d'ingénierie

  • Prise en charge des flux CI/CD et de publication
  • Collaboration avec les outils DevOps existants
  • Élargissement des tâches des agents entre les équipes et les environnements

Optimisation avancée de la collaboration multi-agents

  • Réduction des actions et des cycles redondants
  • Exploitation des métriques de performance et de l'analyse
  • Conception de flux de travail résilients et adaptables

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des concepts modernes de DevOps et d'ingénierie des plateformes
  • Expérience des flux de travail de développement assisté par IA
  • Familiarité avec les systèmes distribués ou les environnements cloud

Public cible

  • Ingénieurs de plateforme
  • Ingénieurs DevOps
  • Architectes IA

Nombre de participants


Prix par participant

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