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課程簡介
理解基於 Gemini 3 的代理式 AI
- 代理式推理與自主任務執行
- Gemini 3 在代理工作流程中的獨特能力
- 需要自主代理的企業情境
探索 Antigravity 開發環境
- 核心概念、架構與工具集
- 專案與環境管理
- 執行與監控代理運行
設計自主代理
- 為自主性結構化任務與工作流程
- 多步驟推理與規劃鏈
- 設計安全且受控的操作循環
Antigravity 中的編碼與工具使用
- 允許代理撰寫並優化程式碼
- 將任務委派給系統工具與 API
- 管理工具權限與能力
Gemini 3 的多模態代理能力
- 處理圖像、文件與結構化數據
- 結合多種模態以進行複雜規劃
- 提取洞察以支持自主決策
將代理整合至企業系統
- 將 Antigravity 連接至外部 API
- 與雲端服務及數據庫互動
- 建置端到端的自動化商業工作流程
最佳化與評估代理行為
- 提高可靠性並控制變異性
- 除錯與優化代理動作
- 效能、擴展性與工作負載編排
責任使用、安全性與治理
- 在企業情境中管理代理自主性
- 安全規則、限制與治理控制
- 稽核代理決策並維持透明度
總結與後續步驟
最低要求
- 理解進階 AI 概念
- 具備軟體開發與雲端環境經驗
- 了解提示工程(Prompt Engineering)或模型編排(Model Orchestration)
受眾對象
- AI 開發者
- 軟體工程師
- 研發團隊
21 小時
客戶評論 (1)
演講中的流程、氛圍與主題
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
課程 - Google Gemini AI for Data Analysis
機器翻譯