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Duración 14 horas
Temario del curso
Comprensión de la arquitectura de Google Antigravity
- Principios de diseño centrados en agentes.
- Roles de las interfaces Editor y Manager.
- Estructura del espacio de trabajo y contextos de ejecución.
Configuración de agentes y capacidades
- Asignación de roles y especializaciones de agentes.
- Definición de límites de tareas y niveles de autonomía.
- Gestión de seguridad y permisos para los agentes.
Diseño de flujos de trabajo de múltiples agentes
- Planificación y secuenciación de flujos de trabajo.
- Coordinación de agentes de fondo y de primer plano.
- Uso de patrones de encadenamiento, delegación y escalado.
Trabajo con la interfaz de Manager (Control de misión)
- Monitoreo de la actividad en vivo de los agentes.
- Interpretación de gráficos, estados y líneas temporales de ejecución.
- Intervención, anulación o redirección de tareas de agentes.
Generación y gestión de artefactos de Antigravity
- Listas de tareas, planes de trabajo y trazas de decisiones.
- Capturas de pantalla, grabaciones del navegador y capturas del espacio de trabajo.
- Registros de auditoría y metadatos de reproducibilidad.
Técnicas de verificación y garantía de calidad
- Asegurar la trazabilidad y la transparencia.
- Validación de la precisión de la salida de los agentes.
- Implementación de salvaguardas y estrategias de tolerancia a fallos.
Integración de Antigravity en pipelines de ingeniería
- Soporte para flujos de trabajo de CI/CD y de lanzamientos.
- Colaboración con herramientas existentes de DevOps.
- Escala de tareas de agentes entre equipos y entornos.
Optimización avanzada para la colaboración de múltiples agentes
- Reducción de acciones y ciclos redundantes.
- Aprovechamiento de métricas de rendimiento y analíticas.
- Diseño de flujos de trabajo resilientes y adaptables.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos modernos de DevOps e ingeniería de plataformas.
- Experiencia con flujos de trabajo de desarrollo asistido por IA.
- Familiaridad con sistemas distribuidos o entornos en la nube.
Público objetivo
- Ingenieros de plataformas.
- Ingenieros de DevOps.
- Arquitectos de IA.