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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.

Número de participantes


Precio por participante

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