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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