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Schulungsübersicht
Verständnis der Architektur von Google Antigravity
- Prinzipien des agent-first Designs
- Aufgaben der Editor- und Manager-Oberflächen
- Struktur des Arbeitsbereichs und Ausführungskontexte
Konfiguration von Agenten und Fähigkeiten
- Zuweisung von Agentenrollen und Spezialisierungen
- Definition von Aufgabengrenzen und Autonomiestufen
- Verwaltung der Sicherheit und Berechtigungen für Agenten
Design von Multi-Agent-Workflows
- Workflow-Planung und Sequenzierung
- Koordinierung von Hintergrund- und Vordergrund-Agenten
- Nutzung von Chaining-, Delegation- und Eskalationsmustern
Arbeit mit der Manager (Mission-Control) Oberfläche
- Überwachung der Live-Agentenaktivität
- Interpretation von Graphen, Zuständen und Ausführungszeitplänen
- Eingreifen, Überschreiben oder Umleiten von Agentenaufgaben
Erstellung und Verwaltung von Antigravity-Artefakten
- Aufgabenaufstellungen, Arbeitspläne und Entscheidungsabläufe
- Screenshots, Browseraufzeichnungen und Arbeitsbereichsaufnahmen
- Audit-Logs und Reproduzierbarkeitsmetadaten
Verifizierungs- und Qualitätssicherungstechniken
- Sicherstellung der Nachverfolgbarkeit und Transparenz
- Validierung der Genauigkeit von Agenten-Ausgaben
- Implementierung von Sicherheitsvorkehrungen und Failover-Strategien
Integration von Antigravity in Engineering-Pipelines
- Unterstützung von CI/CD- und Release-Workflows
- Zusammenarbeit mit bestehenden DevOps-Tools
- Skalierung von Agenten-Aufgaben über Teams und Umgebungen hinweg
Fortgeschrittene Optimierung für Multi-Agenten-Zusammenarbeit
- Reduzierung redundanter Aktionen und Zyklen
- Nutzung von Leistungsmetriken und Analysen
- Entwurf robuster und anpassungsfähiger Workflows
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Kenntnisse moderner DevOps- und Plattformengineering-Konzepte
- Erfahrung mit KI-unterstützten Entwicklungsworkflows
- Vertrautheit mit verteilten Systemen oder Cloud-Umgebungen
Zielgruppe
- Platform Engineers
- DevOps Engineers
- AI-Architects
14 Stunden