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Plan du cours

Comprendre l'architecture de Google Antigravity

  • Principes de conception axés sur les agents
  • Rôles des interfaces Editor et Manager
  • Structure de l'espace de travail et contextes d'exécution

Configurer les agents et leurs capacités

  • Assignation des rôles et des spécialisations aux agents
  • Définition des limites de tâches et des niveaux d'autonomie
  • Gestion de la sécurité et des autorisations des agents

Concevoir des flux de travail multi-agents

  • Planification et séquençage des flux de travail
  • Coordination des agents en arrière-plan et au premier plan
  • Utilisation des modèles d'enchaînement, de délégation et d'escalade

Travailler avec l'interface Manager (Mission Control)

  • Surveillance de l'activité en temps réel des agents
  • Interprétation des graphiques, des états et des chronologies d'exécution
  • Intervention, modification ou redirection des tâches des agents

Générer et gérer les artefacts Antigravity

  • Listes de tâches, plans de travail et traces de décision
  • Captures d'écran, enregistrements de navigateur et captures de l'espace de travail
  • Journaux d'audit et métadonnées de reproductibilité

Techniques de vérification et d'assurance qualité

  • Garantir la traçabilité et la transparence
  • Valider la précision des sorties des agents
  • Mettre en place des dispositifs de sécurité et des stratégies de basculement

Intégrer Antigravity dans les pipelines d'ingénierie

  • Support des flux de travail CI/CD et de sortie
  • Collaboration avec les outils DevOps existants
  • Échelle des tâches des agents à travers les équipes et les environnements

Optimisation avancée pour la collaboration multi-agents

  • Réduction des actions et des cycles redondants
  • Exploitation des indicateurs de performance et de l'analytique
  • Conception de flux de travail résilients et adaptatifs

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts modernes de DevOps et d'ingénierie de plateforme
  • Une expérience avec les flux de travail de développement assisté par IA
  • Une familiarité avec les systèmes distribués ou les environnements cloud

Public cible

  • Ingénieurs plateformes
  • Ingénieurs DevOps
  • Architectes IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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