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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