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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

Número de participantes


Precio por participante

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