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Temario del curso

Comprensión de la arquitectura de Google Antigravity

  • Principios de diseño centrados en agentes.
  • Funciones de las interfaces Editor y Administrador.
  • Estructura del espacio de trabajo y contextos de ejecución.

Configuración de agentes y capacidades

  • Asignación de roles y especializaciones a los agentes.
  • Definición de límites de tareas y niveles de autonomía.
  • Gestión de seguridad y permisos para agentes.

Diseño de flujos de trabajo multiagente

  • Planificación y secuenciación de flujos de trabajo.
  • Coordinación de agentes en segundo y primer plano.
  • Uso de patrones de encadenamiento, delegación y escalación.

Trabajo con la interfaz del Administrador (Centro de control de misiones)

  • Monitoreo de actividad en tiempo real de los agentes.
  • Interpretación de gráficos, estados y cronogramas de ejecución.
  • Intervención, anulación o redirección de tareas de agentes.

Generación y gestión de artefactos de Antigravity

  • Listas de tareas, planes de trabajo y trazas de decisiones.
  • Capturas de pantalla, grabaciones de navegador y registros del espacio de trabajo.
  • Registros de auditoría y metadatos de reproducibilidad.

Técnicas de verificación y aseguramiento de calidad

  • Garantía de trazabilidad y transparencia.
  • Validación de la precisión de la salida de los agentes.
  • Implementación de medidas de seguridad y estrategias de respaldo.

Integración de Antigravity en pipelines de ingeniería

  • Soporte para flujos de trabajo de CI/CD y lanzamiento.
  • Colaboración con herramientas existentes de DevOps.
  • Escalado de tareas de agentes entre equipos y entornos.

Optimización avanzada para colaboración multiagente

  • Reducción de acciones y ciclos redundantes.
  • Aprovechamiento de métricas de rendimiento y análisis.
  • Diseño de flujos de trabajo resilientes y adaptables.

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos modernos de DevOps e ingeniería de plataformas.
  • Experiencia con flujos de trabajo de desarrollo asistidos por inteligencia artificial.
  • Familiaridad con sistemas distribuidos o entornos en la nube.

Público objetivo

  • Ingenieros de plataformas.
  • Ingenieros de DevOps.
  • Arquitectos de inteligencia artificial.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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