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コース概要

Google Antigravityのアーキテクチャ概要理解

  • エージェント中心型設計思想について
  • EditorおよびManagerインターフェースの役割分担
  • ワークスペース構造と実行コンテキストの特徴

エージェントとその機能の設定方法

  • エージェントごとの役割や専門性を指定する手順
  • 各タスクの範囲および自律性レベルを定義する手法
  • エージェントに対するセキュリティポリシーや権限管理

複数エージェントからなるワークフローの設計手法

  • 作業順序や全体計画の立案方法
  • バックグラウンドおよびフォアグラウンドで動作するエージェントの連携調整
  • チェーンパターン、委任方式、または緊急対応手順の実装法

Manager(ミッションコントロール)インターフェースの活用術

  • 現在実行中のエージェント作業状況をモニタリングする方法
  • 各種グラフや実行履歴情報から傾向を読み取る手順
  • 必要に応じてエージェント作業内容を修正・差し替える方法

Antigravityアーティファクトの生成と管理手法

  • タスクリストや実行計画、判断過程記録の作成法
  • スクリーンショット、ブラウザ操作履歴、作業環境情報の取得手順
  • 監査用ログや処理再現性を確認するためのメタデータ管理

検証手法と品質保証戦略について

  • 作業履歴の追跡可能性および透明性を確保する方法
  • エージェント生成結果が正確であるか検証する手順
  • 異常時対応策やフォールバック機構の実装法

『Antigravity』と既存開発パイプラインとの連携手法

  • CI/CDおよびリリースワークフローへの組み込み方法
  • 既存のDevOpsツール群との連携実装例
  • 複数チーム・環境間でのエージェント作業規模拡大の手順

複数エージェント協調作業の高度な最適化手法

  • 無駄な処理や重複作業を排除する実装アプローチ
  • 運用データに基づいた性能指標分析と改善策
  • 環境変化にも柔軟に対応可能な頑健性の高いワークフロー設計法

まとめおよび今後の取り組み案提示

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に関する基本的な知識
  • AIを活用した開発ワークフローにおける実務経験
  • 分散システムやクラウド環境についての理解があること

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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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