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Struttura del corso

Comprendere l’architettura di Google Antigravity

  • I principi alla base della progettazione incentrata sugli agenti
  • Le funzioni delle interfacce Editor e Manager
  • Struttura degli ambienti di lavoro e contesti di esecuzione

Configurazione degli agenti e delle loro capacità

  • Assegnazione dei ruoli e delle specializzazioni agli agenti
  • Definizione dei confini delle attività e del grado di autonomia degli agenti
  • Gestione della sicurezza e delle autorizzazioni assegnate agli agenti

Progettazione di flussi di lavoro multi-agente

  • Pianificazione e sequenziamento delle operazioni nel flusso di lavoro
  • Coordinamento tra agenti attivi in secondo piano o in primo piano
  • Utilizzo di modelli quali concatenazione, delega e escalation delle responsabilità

Interazione con l’interfaccia Manager (Mission-Control)

  • Monitoraggio in tempo reale dell’attività degli agenti
  • Analisi di grafici, stati e cronologie di esecuzione
  • Intervento manuale: modifica o ridirezionamento delle attività degli agenti

Generazione e gestione degli artefatti di Antigravity

  • Elaborazione di elenchi di compiti, piani operativi e tracciati decisionali
  • Creazione e archiviazione di screenshot, registrazioni dei browser e immagini dell’ambiente di lavoro
  • Creazione di log di audit e metadati utili per la riproducibilità delle operazioni

Tecniche di verifica e controllo qualità

  • Garantire la tracciabilità e la trasparenza delle operazioni svolte dagli agenti
  • Validazione dell’accuratezza dei risultati ottenuti dagli agenti
  • Implementazione di misure preventive e strategie di ripristino in caso di errori

Integrazione di Antigravity nei processi ingegneristici

  • Supporto ai flussi di lavoro CI/CD e alle attività di rilascio software
  • Collaborazione con gli strumenti DevOps già in uso nell’organizzazione
  • Scalabilità delle operazioni automatizzate su più team ed ambienti

Ottimizzazione avanzata della collaborazione tra agenti

  • Riduzione delle attività ridondanti e dei cicli ripetitivi nel flusso di lavoro
  • Sfruttamento di metriche prestazionali e analisi dati per il miglioramento continuo
  • Progettazione di flussi di lavoro resilienti ed adattabili a contesti dinamici

Sintesi finale e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenza dei concetti fondamentali legati al DevOps moderno e all’ingegneria delle piattaforme
  • Esperienza nell’utilizzo di flussi di lavoro di sviluppo assistiti dall’intelligenza artificiale
  • Familiarità con i sistemi distribuiti o gli ambienti cloud

Destinatari

  • Ingegneri delle piattaforme
  • Ingegneri DevOps
  • Architetti specializzati in intelligenza artificiale
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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