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Temario del curso
Comprensión de la arquitectura de Google Antigravity
- Principios de diseño centrado en agentes
- Funciones de las interfaces Editor y Manager
- Estructura del espacio de trabajo y contextos de ejecución
Configuración de agentes y capacidades
- Asignación de roles y especializaciones de agente
- 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 del flujo de trabajo
- Coordinación entre agentes en segundo plano y primer plano
- Uso de patrones de encadenamiento, delegación y escalada
Trabajo con la interfaz Manager (Control de misión)
- Monitoreo en tiempo real de la actividad de los agentes
- Interpretación de gráficos, estados y líneas temporales de ejecución
- Intervención, anulación o redirección de tareas del agente
Generación y gestión de artefactos de Antigravity
- Listas de tareas, planes de trabajo y rastros de decisiones
- Capturas de pantalla, grabaciones del navegador y registros del espacio de trabajo
- Registros de auditoría y metadatos de reproducibilidad
Técnicas de verificación y aseguramiento de la calidad
- Garantía de trazabilidad y transparencia
- Validación de la precisión de los resultados del agente
- Implementación de salvaguardas y estrategias de respaldo
Integración de Antigravity en pipelines de ingeniería
- Apoyo a flujos de trabajo de CI/CD y lanzamiento de versiones
- Colaboración con herramientas existentes de DevOps
- Escalado de tareas del agente entre equipos y entornos
Optimización avanzada para la colaboración multiagente
- Reducción de acciones redundantes y ciclos innecesarios
- 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 asistidos por IA
- Familiaridad con sistemas distribuidos o entornos en la nube
Audiencia objetivo
- Ingenieros de plataforma
- Ingenieros de DevOps
- Arquitectos de IA
14 Horas