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Temario del curso
Comprensión de la arquitectura de Google Antigravity
- Principios de diseño centrado en agentes
- Funciones 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 multiagente
- 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 (Control de Misión)
- Monitoreo de la actividad en tiempo real de los agentes
- Interpretación de gráficos, estados y líneas temporales 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 aseguramiento de calidad
- Garantía de trazabilidad y transparencia
- Validación de la precisión de los resultados de los agentes
- Implementación de mecanismos de protección y estrategias de recuperación
Integración de Antigravity en flujos de trabajo de ingeniería
- Soporte para flujos de trabajo de CI/CD y publicación de versiones
- Colaboración con herramientas existentes de DevOps
- Escalado de tareas de agentes entre equipos y entornos
Optimización avanzada para la colaboración multiagente
- Reducción de acciones y ciclos redundantes
- 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 asistido por IA
- Familiaridad con sistemas distribuidos o entornos en la nube
Público objetivo
- Ingenieros de plataformas
- Ingenieros de DevOps
- Arquitectos de IA
14 Horas