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Temario del curso
Comprensión de la arquitectura de Google Antigravity
- Principios de diseño centrado en agentes
- Funciones 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 los agentes
- Definición de límites de tareas y niveles de autonomía
- Gestión de seguridad y permisos para los agentes
Diseño de flujos de trabajo con múltiples agentes
- Planificación y secuenciación de flujos de trabajo
- Coordinación entre agentes en segundo plano y en primer plano
- Uso de patrones de encadenamiento, delegación y escalada
Trabajo con la interfaz Manager (control de misión)
- Monitoreo en tiempo real de la actividad de los agentes
- Interpretación de gráficos, estados y cronologías de ejecución
- Intervención, anulación o redirección de tareas de los 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 registros del espacio de trabajo
- Registros de auditoría y metadatos de reproducibilidad
Técnicas de verificación y aseguramiento de la calidad
- Garantizar trazabilidad y transparencia
- Validación de la precisión de los resultados de los agentes
- Implementación de medidas de protección y estrategias de conmutación por error
Integración de Antigravity en canalizaciones de ingeniería
- Soporte para flujos de trabajo CI/CD y de lanzamiento
- Colaboración con herramientas existentes de DevOps
- Escalado de tareas de los agentes entre equipos y entornos
Optimización avanzada para la colaboración entre múltiples agentes
- Reducción de acciones y ciclos redundantes
- Aprovechamiento de métricas de rendimiento y análisis
- Diseño de flujos de trabajo resilientes y adaptables
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos modernos de DevOps e ingeniería de plataformas
- Experiencia en flujos de trabajo de desarrollo asistido por inteligencia artificial
- Familiaridad con sistemas distribuidos o entornos en la nube
Público objetivo
- Ingenieros de plataformas
- Ingenieros DevOps
- Arquitectos de inteligencia artificial
14 Horas