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期間 14 時間
コース概要
Google Antigravityのアーキテクチャの理解
- エージェントファーストの設計原則
- EditorとManager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
- エージェントの役割と専門性の割り当て
- タスクの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の管理
マルチエージェントワークフローの設計
- ワークフローの計画と順序付け
- バックグラウンドとフォアグラウンドのエージェントの調整
- チャンニング、委譲、エスカレーションパターンを用いる
Manager（ミッションコントロール）インターフェースの活用
- ライブエージェントアクティビティの監視
- 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への介入、上書き、またはリダイレクト
Antigravity成果物の生成と管理
- タスクリスト、作業計画、意思決定のトレース
- 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
- セーフガード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
- 既存のDevOpsツールとの連携
- チームおよび環境間でのエージェントタスクのスケーリング
マルチエージェントコラボレーションのための高度な最適化
- 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
- レジリエントかつ適応可能なワークフローの設計
まとめと次のステップ
要求
- モダンなDevOpsやプラットフォームエンジニアリングの概念への理解
- AI支援の開発ワークフローでの経験
- 分散システムまたはクラウド環境への慣れ
対象読者
- 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
