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Schulungsübersicht
Verstehen der Architektur von Google Antigravity
- Agentenfirst-Designprinzipien
- Rollen der Editor- und Manager-Interfaces
- Arbeitsbereichsstruktur und Ausführungs Kontexte
Konfigurieren von Agenten und Fähigkeiten
- Zuweisen von Agentenrollen und Spezialisierungen
- Definieren von Aufgabenbereichen und Autonomiestufen
- Verwalten von Sicherheit und Berechtigungen für Agenten
Entwerfen mehragentiger Workflows
- Workflow-Planung und -Sequenzierung
- Koordinieren von Hintergrund- und Vordergrundagenten
- Verwenden von Chaining-, Delegation- und Escalation-Mustern
Arbeiten mit der Manager (Mission-Control) Interface
- Überwachen von live Agentenaktivitäten
- Interpretieren von Diagrammen, Zuständen und Ausführungszeitleisten
- Intervenieren, überschreiben oder umleiten von Agentenaufgaben
Generieren und Verwalten von Antigravity-Artefakten
- Aufgabenlisten, Arbeitspläne und Entscheidungsverläufe
- Screenshots, Browseraufzeichnungen und Arbeitsbereichsaufnahmen
- Audit-Protokolle und Nachvollziehbarkeitsmetadaten
Verifikations- und Qualitätsicherungstechniken
- Sicherstellen der Rückverfolgbarkeit und Transparenz
- Überprüfen der Genauigkeit von Agentenausgaben
- Implementieren von Sicherheitsmaßnahmen und Failover-Strategien
Integration von Antigravity in Ingenieurpipelines
- Unterstützung von CI/CD- und Release-Workflows
- Zusammenarbeit mit bestehenden DevOps-Werkzeugen
- Skalieren von Agentenaufgaben über Teams und Umgebungen hinweg
Fortgeschrittene Optimierung für die Zusammenarbeit mehrerer Agenten
- Reduzieren von redundanten Aktionen und Zyklen
- Nutzen von Leistungsindikatoren und Analysen
- Entwerfen robuste und anpassungsfähige Workflows
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis moderner DevOps- und Plattform-Ingenieurkonzepte
- Erfahrung mit AI-unterstützten Entwicklungsworflows
- Vertrautheit mit verteilten Systemen oder Cloud-Umgebungen
Zielgruppe
- Plattform-Ingenieure
- DevOps-Ingenieure
- AI-Architekten
14 Stunden