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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 de 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 agentes

Diseño de flujos de trabajo de múltiples agentes

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

Trabajo con la interfaz de Manager (Mission-Control)

  • Monitoreo de la actividad en vivo de los agentes
  • Interpretación de gráficos, estados y líneas de tiempo 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

  • Aseguramiento de la trazabilidad y transparencia
  • Validación de la precisión de la salida de los agentes
  • Implementación de salvaguardas y estrategias de conmutación por error

Integración de Antigravity en tuberías de ingeniería

  • Soporte para flujos de trabajo de CI/CD y lanzamientos
  • Colaboración con herramientas DevOps existentes
  • 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 de nube

Público objetivo

  • Ingenieros de plataforma
  • Ingenieros de DevOps
  • Arquitectos de IA

Número de participantes


Precio por participante

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