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Schulungsübersicht
Verständnis der Architektur von Google Antigravity
- Agent-first-Designprinzipien
- Rollen der Editor- und Manager-Oberflächen
- Struktur des Arbeitsbereichs und Ausführungskontexte
Konfigurieren von Agenten und Fähigkeiten
- Zuweisen von Agent-Rollen und Spezialisierungen
- Definieren von Aufgabenabgrenzungen und Autonomiestufen
- Verwalten der Sicherheit und Berechtigungen für Agenten
Entwerfen von Multi-Agent-Workflows
- Workflow-Planung und Sequenzierung
- Koordinieren von Hintergrund- und Vordergrund-Agenten
- Verwenden von Chaining-, Delegation- und Eskalationsmustern
Arbeiten mit der Manager (Mission-Control) Oberfläche
- Überwachen der Agentenaktivität in Echtzeit
- Interpretieren von Graphen, Zuständen und Ausführungszeitleisten
- Eingreifen, Überschreiben oder Umleiten von Agent-Aufgaben
Erzeugen und Verwalten von Antigravity-Artefakten
- Aufgabenlisten, Arbeitspläne und Entscheidungsnachverfolgungen
- Screenshots, Browser-Aufzeichnungen und Workspace-Captures
- Audit-Logs und Reproduzierbarkeitsmetadaten
Verifikations- und Qualitätssicherungstechniken
- Sicherstellen der Nachvollziehbarkeit und Transparenz
- Validieren der Genauigkeit der Agenten-Ausgaben
- Implementieren von Schutzmechanismen und Failover-Strategien
Integrieren von Antigravity in Engineering-Pipelines
- Unterstützen von CI/CD- und Release-Workflows
- Zusammenarbeit mit bestehenden DevOps-Tools
- Skalieren von Agent-Aufgaben über Teams und Umgebungen hinweg
Fortgeschrittene Optimierung für Multi-Agent-Zusammenarbeit
- Reduzieren redundanter Aktionen und Zyklen
- Nutzen von Leistungsmetriken und Analysen
- Entwerfen robuster und anpassungsfähiger Workflows
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis moderner DevOps- und Platform-Engineering-Konzepte
- Erfahrung mit KI-unterstützten Entwicklungsarbeitsabläufen
- Vertrautheit mit verteilten Systemen oder Cloud-Umgebungen
Zielgruppe
- Platform Engineers
- DevOps Engineers
- AI-Architekten
14 Stunden