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Temario del curso

Comprensión de la arquitectura de Google Antigravity

  • Principios de diseño centrados en agentes
  • Funciones de las interfaces del Editor y el Administrador
  • 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 agentes

Diseño de flujos de trabajo con múltiples agentes

  • Planificación y secuenciación de flujos de trabajo
  • Coordinación de agentes en segundo plano y primer plano
  • Uso de patrones de encadenamiento, delegación y escalada

Trabajo con la interfaz del Administrador (Control de misión)

  • Monitoreo de actividad de agentes en tiempo real
  • Interpretación de gráficos, estados y líneas de tiempo de ejecución
  • Intervención, anulación o redireccionamiento de tareas de agentes

Generación y gestión de artefactos de Antigravity

  • Listas de tareas, planes de trabajo y registros de decisiones
  • Capturas de pantalla, grabaciones del navegador e instantáneas del espacio de trabajo
  • Registros de auditoría y metadatos de reproducibilidad

Técnicas de verificación y aseguramiento de la calidad

  • Garantía de trazabilidad y transparencia
  • Validación de la precisión de los resultados generados por agentes
  • Implementación de medidas de seguridad y estrategias de conmutación por error

Integración de Antigravity en ingeniería de pipelines

  • Soporte para flujos de trabajo CI/CD y de liberación
  • Colaboración con herramientas DevOps existentes
  • Escalado de tareas de agentes entre equipos y entornos

Optimización avanzada para la colaboración entre múltiples agentes

  • Reducción de acciones redundantes y ciclos innecesarios
  • 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 con flujos de trabajo de desarrollo asistidos por IA
  • Familiaridad con sistemas distribuidos o entornos de nube

Público objetivo

  • Ingenieros de plataformas
  • Ingenieros de DevOps
  • Arquitectos de IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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