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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