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Plan du cours

Compréhension de l'architecture de Google Antigravity

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

Configuration des agents et de leurs capacités

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

Conception de flux de travail multi-agents

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

Travail avec l'interface Manager (Mission-Control)

  • Surveillance de l'activité des agents en temps réel
  • Interprétation des graphiques, états et chronologies d'exécution
  • Intervention, remplacement 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 de navigateur et captures d'espace de travail
  • Journaux d'audit et métadonnées de reproductibilité

Techniques de vérification et d'assurance qualité

  • Garantie de traçabilité et de transparence
  • Validation de la précision des sorties des agents
  • Mise en place de mécanismes de protection et de stratégies de basculement

Intégration d'Antigravity dans les pipelines d'ingénierie

  • Support des flux de travail CI/CD et de libération
  • Collaboration avec les outils DevOps existants
  • Mise à l'échelle des tâches des agents au sein des équipes et des environnements

Optimisation avancée de la collaboration multi-agents

  • Réduction des actions redondantes et des cycles inutiles
  • Exploitation des métriques de performance et des analyses
  • Conception de flux de travail résilients et adaptables

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

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

Public cible

  • Ingénieurs de plateforme
  • Ingénieurs DevOps
  • Architectes IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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