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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

Número de participantes


Precio por participante

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