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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

Configurer les agents et leurs capacités

  • Attribution des rôles et des spécialisations aux agents
  • Définition des limites de tâche 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 de modèles d’enchaînement, de délégation et d’escalade

Travailler avec l’interface Manager (Mission-Control)

  • Suivi de l’activité en direct des agents
  • Interprétation des graphiques, des états et des chronologies d’exécution
  • Intervention, annulation ou réorientation des tâches des agents

Générer et gérer les artefacts Antigravity

  • Listes de tâches, plans de travail et traces de décision
  • Captures d’écran, enregistrements navigateur et instantanés 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 œuvre des mesures de sécurité et des stratégies de bascule

Intégrer Antigravity dans les pipelines d’ingénierie

  • Soutenir les flux CI/CD et de publication
  • Collaborer avec les outils DevOps existants
  • Étendre les tâches des agents entre 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 des flux de travail de développement assistés par l’IA
  • Une familiarité avec les systèmes distribués ou les environnements cloud

Public cible

  • Ingénieurs plateforme
  • Ingénieurs DevOps
  • Architectes IA

Nombre de participants


Prix par participant

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