Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Înțelegerea arhitecturii Google Antigravity
- Principii de design agent-first
- Rolurile interfețelor Editor și Manager
- Structura workspace-ului și contextele de execuție
Configurarea agenților și a capabilităților
- Atribuirea rolurilor și specializărilor agenților
- Definirea limitelor sarcinilor și a nivelurilor de autonomie
- Gestionarea securității și a permisiunilor pentru agenți
Proiectarea fluxurilor de lucru multi-agent
- Planificarea și secvențierea fluxurilor de lucru
- Coordonarea agenților de background și foreground
- Utilizarea modelelor de chaining, delegare și escaladare
Lucrul cu interfața Manager (Mission-Control)
- Monitorizarea activității live a agenților
- Interpretarea grafurilor, stărilor și a liniilor de timp de execuție
- Intervenția, suprascrierea sau redirecționarea sarcinilor agenților
Generarea și gestionarea artefactelor Antigravity
- Liste de sarcini, planuri de lucru și urme de decizie
- Capturi de ecran, înregistrări din browser și capturi din workspace
- Loguri de audit și metadate de reproductibilitate
Tehnici de verificare și asigurare a calității
- Asigurarea trasabilității și a transparenței
- Validarea acurateței rezultatelor agenților
- Implementarea strategiilor de siguranță și de failover
Integrarea Antigravity în pipeline-urile de inginerie
- Suport pentru fluxuri de lucru CI/CD și de release
- Colaborarea cu instrumentele DevOps existente
- Scalarea sarcinilor agenților în cadrul echipelor și al mediilor
Optimizare avansată pentru colaborarea multi-agent
- Reducerea acțiunilor și a ciclurilor redundante
- Valorificarea metricilor de performanță și a analizelor
- Proiectarea unor fluxuri de lucru reziliente și adaptabile
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Înțelegerea conceptelor moderne de DevOps și platform engineering
- Experiență cu fluxuri de lucru de dezvoltare asistată de AI
- Familiaritate cu sistemele distribuite sau mediile cloud
Public țintă
- Ingineri de platformă
- Ingineri DevOps
- Arhitecți AI
14 Ore