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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