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コース概要
Google Antigravity のアーキテクチャの理解
- エージェント優先設計の原則
- エディタとマネージャーインターフェースの役割
- ワークスペース構造と実行コンテキスト
エージェントと機能の設定
- エージェント役割と専門性の割り当て
- タスク境界と自律レベルの定義
- エージェントのセキュリティと権限管理
複数エージェントワークフローの設計
- ワークフロープランニングとシーケンス化
- 背景エージェントと前面エージェントの調整
- チェイン、委任、エスカレーションパターンの使用
Manager (ミッションコントロール) インターフェースでの作業
- ライブエージェント活動の監視
- グラフ、状態、実行タイムラインの解釈
- エージェントタスクの介入、上書き、またはリダイレクト
Antigravity アーティファクトの生成と管理
- タスクリスト、作業計画、意思決定トレース
- スクリーンショット、ブラウザ録画、ワークスペースキャプチャ
- 監査ログと再現性メタデータ
検証と品質保証技術
- トレーサビリティと透明性の確保
- エージェント出力の正確性の検証
- 安全対策とフェイルオーバー戦略の実装
エンジニアリングパイプラインへの Antigravity の統合
- CI/CD およびリリースワークフローのサポート
- 現存する DevOps ツールとの連携
- チームと環境にわたるエージェントタスクのスケーリング
複数エージェント協力の高度な最適化
- 冗長なアクションとサイクルの削減
- パフォーマンスメトリクスと分析の活用
- 忍耐力のある適応型ワークフローの設計
まとめと次なるステップ
要求
- 現代の DevOps およびプラットフォームエンジニアリング概念の理解
- AI 協力開発ワークフローの経験
- 分散システムまたはクラウド環境の知識
対象者
- プラットフォームエンジニア
- DevOps エンジニア
- AI アーキテクト
14 時間