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 Duración 14 horas

Temario del curso

Comprensión de la arquitectura de Google Antigravity

  • Principios de diseño centrado en el agente
  • Roles de las interfaces Editor y Manager
  • Estructura del espacio de trabajo y contextos de ejecución

Configuración de agentes y capacidades

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

Diseño de flujos de trabajo multiagente

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

Trabajo con la interfaz Manager (Mission-Control)

  • Monitoreo de la actividad en vivo de los agentes
  • Interpretación de gráficos, estados y líneas de tiempo 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 del navegador y capturas del espacio de trabajo
  • Registros de auditoría y metadatos de reproducibilidad

Técnicas de verificación y aseguramiento de la calidad

  • Aseguramiento de la trazabilidad y la transparencia
  • Validación de la precisión de la salida de los agentes
  • Implementación de medidas de seguridad y estrategias de conmutación por error

Integración de Antigravity en tuberías de ingeniería

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

Optimización avanzada para la colaboración multiagente

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos modernos de DevOps e ingeniería de plataformas
  • Experiencia con flujos de trabajo de desarrollo asistidos por IA
  • Conocimiento de sistemas distribuidos o entornos en la nube

Público objetivo

  • Ingenieros de plataformas
  • Ingenieros DevOps
  • Arquitectos de IA

Número de participantes


Precio por participante

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