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 Durée 14 heures

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

Configuration des agents et des capacités

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

Conception des flux de travail multi-agents

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

Travail avec l'interface Manager (Mission-Control)

  • Suivi de l'activité des agents en direct
  • Interprétation des graphiques, des états et des chronologies d'exécution
  • Intervention, substitution ou redirection des tâches des agents

Génération et gestion des artefacts Antigravity

  • Listes de tâches, plans de travail et traces de décision
  • Captures d'écran, enregistrements navigateur et captures d'espace de travail
  • Journal 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
  • Implémenter des mesures de sécurité et des stratégies de bascule

Intégration d'Antigravity dans les pipelines d'ingénierie

  • Support des flux CI/CD et des workflows de release
  • Collaboration avec les outils DevOps existants
  • Mise à l'échelle des tâches des agents entre les équipes et les environnements

Optimisation avancée de la collaboration multi-agents

  • Réduction des actions et 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 des plateformes
  • Une expérience avec les flux de travail de développement assistés par l'IA
  • Une familiarité avec les systèmes distribués ou les environnements cloud

Public cible

  • Ingénieurs plateformes
  • Ingénieurs DevOps
  • Architectes IA

Nombre de participants


Prix par participant

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