Grazie per aver inviato la tua richiesta! Uno dei nostri team membri ti contatterà a breve.
Grazie per aver inviato il tuo prenotazione! Uno dei nostri team membri ti contatterà a breve.
Durata 14 ore
Struttura del corso
Comprensione dell'architettura di Google Antigravity
- Principi di progettazione incentrati sugli agenti
- Ruoli delle interfacce Editor e Manager
- Struttura dello workspace e contesti di esecuzione
Configurazione degli agenti e delle capacità
- Assegnazione di ruoli e specializzazioni agli agenti
- Definizione dei confini delle attività e dei livelli di autonomia
- Gestione della sicurezza e delle permessi per gli agenti
Progettazione di flussi di lavoro multi-agente
- Pianificazione e sequenziamento dei flussi di lavoro
- Coordinamento di agenti in background e in primo piano
- Utilizzo di pattern di concatenamento, delega ed escalation
Utilizzo dell'interfaccia Manager (Mission-Control)
- Monitoraggio dell'attività live degli agenti
- Interpretazione di grafici, stati e linee temporali di esecuzione
- Intervento, sovrascrittura o ridirezione dei compiti degli agenti
Generazione e gestione degli artefatti di Antigravity
- Elenchi di attività, piani di lavoro e tracce decisionali
- Catture schermate, registrazioni del browser e snapshot dello workspace
- Registri di audit e metadati di riproducibilità
Tecniche di verifica e controllo qualità
- Garantire tracciabilità e trasparenza
- Validare l'accuratezza dell'output degli agenti
- Implementare misure di sicurezza e strategie di failover
Integrazione di Antigravity nelle pipeline di ingegneria
- Sostegno ai flussi di CI/CD e rilascio
- Collaborazione con strumenti DevOps esistenti
- Scalabilità dei compiti degli agenti tra team e ambienti
Ottimizzazione avanzata per la collaborazione multi-agente
- Riduzione delle azioni e dei cicli ridondanti
- Sfruttamento di metriche di performance e analisi
- Progettazione di flussi di lavoro resilienti e adattabili
Sintesi e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza dei concetti moderni di DevOps e ingegneria delle piattaforme
- Esperienza con flussi di lavoro di sviluppo assistiti da IA
- Familiarità con sistemi distribuiti o ambienti cloud
Target
- Ingegneri di piattaforma
- Ingegneri DevOps
- Architetti di IA