Xây dựng AI Agents doanh nghiệp với Tencent ADP: RAG, Quy trình và các rào chắn vận hành Khóa Học Đào Tạo
Xây dựng AI Agents doanh nghiệp với Tencent ADP: RAG, Quy trình và các rào chắn vận hành là một khóa học thực hành về thiết kế, xây dựng và triển khai các tác nhân AI (AI agents) doanh nghiệp sử dụng nền tảng Tencent ADP.
Khóa đào tạo trực tiếp có giảng viên này (hình thức trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kiến trúc sư giải pháp, kỹ sư AI, nhà phát triển và đội ngũ sản phẩm kỹ thuật ở cấp độ trung cấp, những người mong muốn sử dụng Tencent ADP để xây dựng AI agents doanh nghiệp với các khả năng RAG sẵn sàng cho môi trường sản xuất, tự động hóa quy trình làm việc, phối hợp đa tác nhân và các rào chắn vận hành.
Vào cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có khả năng:
- Thiết kế AI agents trên Tencent ADP cho các trường hợp sử dụng doanh nghiệp thực tế.
- Xây dựng các đường ống RAG (RAG pipelines) và quy trình tri thức để nâng cao chất lượng phản hồi.
- Điều phối các quy trình làm việc và tương tác đa tác nhân cho các quy trình kinh doanh.
- Áp dụng các rào chắn, giám sát và kiểm soát vận hành cho việc sử dụng trong môi trường sản xuất.
Hình thức khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Bài tập có hướng dẫn và các hoạt động thực hành.
- Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm (lab) hoạt động.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đề cương khóa học
AI Agents doanh nghiệp với Tencent ADP
- AI agents doanh nghiệp là gì và chúng tạo ra giá trị ở đâu
- Các khả năng của Tencent ADP trong phát triển tác nhân, tích hợp tri thức và tự động hóa quy trình làm việc
- Sự khác biệt giữa các giải pháp dựa trên tác nhân (agent-based) và các ứng dụng chat cơ bản
- Các trường hợp sử dụng doanh nghiệp phổ biến và các cân nhắc về triển khai
Thiết kế tác nhân cho các quy trình kinh doanh
- Xác định vai trò, phạm vi, đầu vào và đầu ra của tác nhân
- Chọn giữa thiết kế đơn tác nhân và đa tác nhân
- Cấu trúc các prompt, công cụ và quy tắc kinh doanh
- Lập kế hoạch cho việc leo thang (escalation), rà soát bởi con người và độ tin cậy
Xây dựng RAG và quy trình tri thức
- Khái niệm RAG cho các câu trả lời có cơ sở và quyền truy cập tri thức doanh nghiệp
- Chuẩn bị tài liệu, chính sách và nội bộ nội dung cho việc truy xuất
- Thiết kế các luồng truy xuất (retrieval flows) và các mẫu gắn kết phản hồi (response grounding patterns)
- Kiểm thử và cải thiện chất lượng câu trả lời theo thời gian
Điều phối quy trình làm việc và tích hợp
- Ánh xạ các quy trình kinh doanh thành các luồng công việc của tác nhân
- Kết nối các tác nhân với API, dịch vụ nội bộ và hệ thống doanh nghiệp
- Xử lý các quyết định, phê duyệt, thử lại và các đường dẫn dự phòng (fallback paths)
- Điều phối việc chuyển giao giữa các bước trong quy trình làm việc và các tác nhân chuyên trách
Áp dụng các rào chắn vận hành
- Các rào chắn cho bảo mật, quyền riêng tư, tuân thủ và kiểm soát chính sách
- Giảm thiểu rủi ro từ đầu出不 an toàn, tiêm prompt (prompt injection) và rò rỉ dữ liệu nhạy cảm
- Thêm các điểm kiểm tra phê duyệt, bản ghi kiểm toán và kiểm soát truy cập
- Thiết kế các mẫu phản hồi an toàn cho các kịch bản kinh doanh có tác động cao
Giám sát, đánh giá và cải thiện liên tục
- Theo dõi chất lượng, độ trễ, chi phí và tỷ lệ thành công của quy trình làm việc
- Kiểm thử hành vi của tác nhân qua các kịch bản kinh doanh thực tế
- Giải quyết sự cố các vấn đề phổ biến về RAG, quy trình làm việc và điều phối
- Xây dựng kế hoạch triển khai cho giai đoạn thử nghiệm (pilot) và áp dụng vào sản xuất
Yêu cầu
- Hiểu biết chung về các khái niệm AI sinh tạo (generative AI) và các trường hợp sử dụng AI doanh nghiệp phổ biến
- Kinh nghiệm làm việc với API, ứng dụng web hoặc các nền tảng dựa trên đám mây
- Kinh nghiệm cơ bản về lập trình, tích hợp hoặc thiết kế giải pháp
Đối tượng tham gia
- Kiến trúc sư giải pháp và trưởng nhóm kỹ thuật
- Kỹ sư AI, nhà phát triển ứng dụng và chuyên gia tự động hóa
- Quản lý sản phẩm và các đội ngũ đổi mới hỗ trợ các sáng kiến AI doanh nghiệp
Khóa học đào tạo mở cần có ít nhất 5 người tham gia.
Xây dựng AI Agents doanh nghiệp với Tencent ADP: RAG, Quy trình và các rào chắn vận hành Khóa Học Đào Tạo - Đặt chỗ
Xây dựng AI Agents doanh nghiệp với Tencent ADP: RAG, Quy trình và các rào chắn vận hành Khóa Học Đào Tạo - Yêu cầu thông tin
Xây dựng AI Agents doanh nghiệp với Tencent ADP: RAG, Quy trình và các rào chắn vận hành - Yêu cầu tư vấn
Các khóa học sắp tới
Các khóa học liên quan
Phát triển Đại lý với Gemini 3 và Google Antigravity
21 GiờGoogle Antigravity là một môi trường phát triển đại lý được thiết kế để xây dựng các đại lý tự động có khả năng lập kế hoạch, suy luận, lập trình và hành động thông qua các khả năng đa phương thức của Gemini 3.
Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho các chuyên gia kỹ thuật cấp cao muốn thiết kế, xây dựng và triển khai các đại lý tự động bằng cách sử dụng Gemini 3 và môi trường Antigravity.
Sau khi hoàn thành khóa học này, người tham dự sẽ có thể:
- Xây dựng các quy trình làm việc tự động sử dụng Gemini 3 để suy luận, lập kế hoạch và thực thi.
- Phát triển các đại lý trong Antigravity có thể phân tích nhiệm vụ, viết mã và tương tác với công cụ.
- Tích hợp các đại lý được điều khiển bởi Gemini với các hệ thống doanh nghiệp và API.
- Tối ưu hóa hành vi, an toàn và độ tin cậy của đại lý trong các môi trường phức tạp.
Định dạng Khóa học
- Các minh họa chuyên gia kết hợp với các cuộc thảo luận tương tác.
- Thực hành thử nghiệm phát triển đại lý tự động.
- Triển khai thực tế bằng Antigravity, Gemini 3 và các công cụ đám mây hỗ trợ.
Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học
- Nếu đội ngũ của bạn cần hành vi đại lý cụ thể cho lĩnh vực hoặc tích hợp tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để điều chỉnh chương trình.
Advanced Antigravity: Feedback Loops, Learning & Long-Term Agent Memory
14 GiờGoogle Antigravity is an advanced framework for experimentation with long-lived agents and emergent interactive behaviors.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to design, analyze, and optimize agents capable of retaining memories, improving through feedback, and evolving over long operational horizons.
Upon completing this course, participants will gain the skills to:
- Design long-term memory structures for agent persistence.
- Implement effective feedback loops to shape agent behavior.
- Evaluate learning trajectories and model drift.
- Integrate memory mechanisms into complex multi-agent ecosystems.
Format of the Course
- Expert-led discussion paired with technical demonstrations.
- Hands-on exploration through structured design challenges.
- Application of concepts to simulated agent environments.
Course Customization Options
- If your organization requires tailored content or case-specific examples, please contact us to customize this training.
Nâng cao Tích hợp Mastra: API, Công cụ, Dữ liệu Doanh nghiệp & Hệ thống Ngoài
21 GiờMastra là một khung hỗ trợ tích hợp sâu giữa các đại lý AI, API, ứng dụng doanh nghiệp và hệ thống dữ liệu ngoài.
Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các kỹ sư trung cấp muốn xây dựng các tích hợp đáng tin cậy, an toàn và có khả năng mở rộng giữa các đại lý Mastra và hệ sinh thái doanh nghiệp rộng lớn hơn.
Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ sẵn sàng để:
- Triển khai các tích hợp dựa trên API giữa các đại lý Mastra và dịch vụ ngoài.
- Kết nối hệ thống dữ liệu doanh nghiệp và công cụ với quy trình làm việc tự động của đại lý.
- Áp dụng các thực hành tốt nhất về trao đổi dữ liệu an toàn và xác thực.
- Thiết kế các lớp tích hợp có khả năng mở rộng, dễ bảo trì và sẵn sàng cho sản xuất.
Định dạng Khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Bài tập thực hành về kỹ thuật tích hợp và API.
- Thực hiện phòng thí nghiệm trực tiếp sử dụng các tình huống doanh nghiệp thực tế.
Các Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học
- Các kịch bản API tùy chỉnh, bản đồ hệ thống doanh nghiệp, hoặc các workshop tích hợp dữ liệu có sẵn theo yêu cầu.
Tích hợp tác nhân AI tương tác: AgentCore Memory, Bộ giải mã code và Công cụ trình duyệt trong thực tiễn
14 GiờAgentCore cung cấp khả năng lưu trữ bộ nhớ bền vững, bộ giải mã code an toàn và công cụ trình duyệt, cho phép các tác nhân AI mang đến những trải nghiệm tương tác, động và nhận biết ngữ cảnh.
Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại cơ sở) này dành cho các kỹ thuật viên có kỹ năng từ trung cấp đến cao cấp, những người mong muốn thiết kế và triển khai các tác nhân AI có khả năng ghi nhớ ngữ cảnh dài hạn, tính toán tức thời và tương tác trực tiếp với giao diện người dùng web.
Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Triển khai bộ nhớ AgentCore cho các quy trình làm việc có trạng thái và nhận biết ngữ cảnh.
- Sử dụng bộ giải mã code an toàn cho các phép tính và biến đổi động.
- Tích hợp công cụ trình duyệt để thu thập dữ liệu thời gian thực và tương tác với giao diện người dùng.
- Thiết kế các tác nhân tương tác cho các trường hợp sử dụng phân tích dữ liệu, hỗ trợ khách hàng và nghiên cứu.
Hình thức khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Bài tập thực hành với bộ nhớ và công cụ AgentCore.
- Nghiên cứu tình huống trong các kịch bản phân tích dữ liệu, tự động hóa và hỗ trợ khách hàng.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Tăng Tốc Triển Khai AI Agent với AgentCore Runtime & Gateway
14 GiờAgentCore Runtime & Gateway là một cặp dịch vụ của AWS được thiết kế để đóng gói, triển khai và tiết lộ an toàn các AI agent với các tích hợp đơn giản với các hệ thống bên ngoài.
Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này hướng tới các đội kỹ thuật cấp trung muốn chuyển từ các nguyên mẫu agent sang sản xuất bằng cách nắm vững AgentCore Runtime để triển khai và Gateway để kết nối an toàn và tích hợp API.
Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có thể:
- Cài đặt môi trường AgentCore Runtime và đóng gói agent để triển khai.
- Tiết lộ agent thông qua Gateway với các điểm cuối được xác thực, giới hạn tốc độ.
- Tích hợp các công cụ và API bên ngoài vào các luồng làm việc của agent bằng các hợp đồng ổn định.
- Cài đặt khả năng quan sát, ghi nhật ký và giám sát sử dụng cho hoạt động sản xuất.
Định dạng của khóa học
- Bài giảng và thảo luận tương tác.
- Phòng thí nghiệm thực hành với các triển khai Runtime và tích hợp Gateway.
- Các bài tập thực tiễn tập trung vào tính đáng tin cậy, an ninh và triển khai.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu khóa học tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Antigravity cho Người Phát Triển: Xây Dựng Ứng Dụng Đặt AI Làm Trung Tâm
21 GiờAntigravity là một nền tảng phát triển được thiết kế để xây dựng các ứng dụng đặt AI làm trung tâm.
Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho các nhà phát triển ở mức độ trung cấp muốn tạo ra các ứng dụng thực tế sử dụng các đại lý tự động hóa trong môi trường Antigravity.
Sau khi hoàn thành khóa học, người tham gia sẽ được trang bị để:
- Phát triển các ứng dụng dựa trên các đại lý tự động và phối hợp.
- Sử dụng IDE, trình soạn thảo, terminal và trình duyệt của Antigravity cho quá trình phát triển từ đầu đến cuối.
- Quản lý các quy trình làm việc đa đại lý bằng Agent Manager.
- Tích hợp khả năng của đại lý vào các hệ thống phần mềm cấp sản phẩm.
Định Dạng Khóa Học
- Các bài trình bày pha trộn với các ví dụ minh họa sâu sắc.
- Thực hành nhiều và các bài tập hướng dẫn.
- Công việc thực hiện bên trong môi trường Antigravity trực tiếp.
Tùy Chỉnh Khóa Học
- Để có nội dung được tùy chỉnh phù hợp với stack phát triển của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp một phiên bản tùy chỉnh của khóa học này.
Làm quen với Antigravity: Giới thiệu về IDE ưu tiên tác nhân (Agent-First IDEs)
14 GiờGoogle Antigravity là môi trường phát triển ưu tiên tác nhân (agent-first) được thiết kế để tối ưu hóa các quy trình kỹ thuật thông qua tự động hóa thông minh.
Chương trình đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho những người thực hành cấp sơ cấp, những người muốn khám phá các khái niệm cơ bản về Antigravity và hiểu cách các môi trường lập trình do tác nhân dẫn dắt nâng cao năng suất.
Sau khi hoàn thành chương trình đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:
- Cài đặt và cấu hình Google Antigravity.
- Điều hướng và hiểu cả chế độ hiển thị Trình soạn thảo (Editor View) lẫn chế độ hiển thị Trình quản lý (Manager View).
- Hợp tác hiệu quả với các tác nhân để tự động hóa các tác vụ phát triển đơn giản.
- Sử dụng Antigravity để tạo, tinh chỉnh và quản lý các tệp dự án.
Định dạng khóa học
- Giải thích từ giảng viên hỗ trợ bằng các bài diễn thuyết trực tiếp.
- Các bài tập có hướng dẫn tập trung vào việc sử dụng thực hành các tác nhân.
- Khoan sát thực tế các tính năng cốt lõi của Antigravity trong môi trường phòng lab được kiểm soát.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Nếu bạn cần một phiên bản tùy chỉnh của khóa đào tạo này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp một chương trình cá nhân hóa.
Antigravity cho Tự động hóa Web và Các tác vụ Dựa trên Trình duyệt
21 GiờGoogle Antigravity là nền tảng để xây dựng các tác nhân (agents) có khả năng tương tác với các ứng dụng web, môi trường trình duyệt và các quy trình làm việc đa bề mặt.
Khóa đào tạo trực tiếp có giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia cấp trung có mong muốn xây dựng, tự động hóa và kiểm thử các quy trình làm việc dựa trên trình duyệt bằng Google Antigravity.
Sau khi hoàn thành khóa đào tạo, người tham gia sẽ có khả năng:
- Tạo ra các tác nhân tương tác với các ứng dụng web trên bề mặt trình duyệt.
- Tự động hóa các quy trình làm việc từ đầu đến cuối (end-to-end) trên các ngữ cảnh trình duyệt.
- Xác minh và khắc phục sự cố hành vi của tác nhân trong các môi trường do giao diện người dùng (UI) dẫn dắt.
- Triển khai các chiến lược tự động hóa đa bề mặt sử dụng Antigravity.
Định dạng khóa học
- Hướng dẫn có sự hỗ trợ của các buổi trình diễn thực tế.
- Các hoạt động thực hành và bài tập theo kịch bản.
- Triển khai các quy trình tác nhân trong môi trường phòng thí nghiệm tương tác.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Đối với các yêu cầu đào tạo tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để điều chỉnh khóa học theo mục tiêu của bạn.
Xây dựng các AI Agent hoàn toàn được quản lý với AgentCore: Từ ý tưởng đến triển khai thực tế
14 GiờAgentCore đơn giản hóa quy trình xây dựng, cải tiến và giám sát các AI agent hoàn toàn được quản lý bằng cách cung cấp một bộ dịch vụ thống nhất, tối ưu cho việc triển khai trên quy mô lớn.
Khóa đào tạo trực tiếp có giảng viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia từ cấp độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người mong muốn có kinh nghiệm thực hành trong việc tạo ra các AI agent sẵn sàng cho môi trường sản xuất bằng AgentCore.
Khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:
- Hiểu rõ các năng lực cốt lõi của AgentCore trong việc phát triển AI agent.
- Thiết kế và cấu hình các AI agent đơn giản sử dụng dịch vụ quản lý.
- Tích hợp quy trình làm việc (workflows) để tăng cường chức năng của agent.
- Triển khai và giám sát AI agent cho các môi trường sản xuất.
Hình thức đào tạo
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Thực hành tại phòng lab với các dịch vụ của AgentCore.
- Bài tập có hướng dẫn từ khái niệm agent đến triển khai.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Phát triển AI Agent với Mastra
14 GiờKhóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển phần mềm và đội ngũ kỹ thuật ở trình độ trung cấp, những người mong muốn xây dựng các hệ thống AI có khả năng mở rộng và quan sát được bằng Mastra.
Sau khi hoàn thành khóa đào tạo, người học sẽ có khả năng:
- Hiểu được kiến trúc của Mastra và cách nó tích hợp với các LLM cũng như các API bên ngoài.
- Thiết kế và triển khai các AI agent và workflows bằng TypeScript.
- Sử dụng các công cụ quan sát và bộ nhớ của Mastra để giám sát và cải thiện hiệu suất của agent.
- Triển khai các ứng dụng AI sẵn sàng cho môi trường sản xuất bằng cách tận dụng các tính năng khung làm việc của Mastra.
Mastra: Đebug, Đánh Giá và Bảo Đảm Chất Lượng cho Các Đại Lý AI
21 GiờMastra là một khung công cụ cung cấp các phương tiện có cấu trúc để đánh giá, debug và đảm bảo độ tin cậy của các đại lý AI hoạt động trong các quy trình phức tạp.
Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia có trình độ trung cấp, những người muốn kiểm tra nghiêm ngặt hành vi của đại lý, cải thiện độ tin cậy và triển khai quy trình đánh giá đo lường.
Cuối khóa học, người tham dự sẽ tự tin:
- Áp dụng các kỹ thuật debug để xác định và sửa chữa các vấn đề về hành vi của đại lý.
- Đánh giá các đại lý sử dụng các chỉ số, tiêu chuẩn và điểm chất lượng có cấu trúc.
- Triển khai công cụ và quy trình làm việc theo dõi độ tin cậy, sự sai lệch và ảo tưởng.
- Thiết kế các chiến lược QA đảm bảo hiệu suất đại lý nhất quán và dự đoán được.
Định dạng của Khóa Học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Bài tập thực hành debug và đánh giá.
- Phân tích hành vi đại lý trực tiếp sử dụng các công cụ quan sát.
Tùy Chỉnh Khóa Học
- Có thể sắp xếp các kịch bản kiểm tra độ tin cậy tùy chỉnh và phương pháp QA cụ thể cho ngành theo yêu cầu.
Mastra Ops & Production Engineering: Triển khai và mở rộng AI Agents
21 GiờMastra là một framework vận hành được thiết kế để tối ưu hóa việc triển khai, mở rộng và quản lý vòng đời của các AI agents trong môi trường sản xuất.
Khóa huấn luyện trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia kỹ thuật từ trình độ trung cấp đến nâng cao, những người cần vận hành hóa AI agents một cách tin cậy và hiệu quả trên các hệ thống sản xuất.
Sau khi hoàn thành khóa huấn luyện này, học viên sẽ được trang bị để:
- Triển khai AI agents dựa trên Mastra vào các môi trường sản xuất cấp độ cao.
- Mở rộng agents theo chiều ngang và chiều dọc bằng cách sử dụng các nguyên语素 của nền tảng gốc.
- Triển khai các pipeline giám sát để theo dõi hành vi và hiệu suất của agents.
- Tối ưu hóa cấu hình runtime để giảm độ trễ, chi phí và rủi ro vận hành.
Định dạng khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Bài tập thực hành tập trung vào các kịch bản triển khai thực tế.
- Thực hiện live-lab sử dụng môi trường được chứa và quản lý.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Tùy chỉnh chủ đề, bài tập thực hành hoặc kịch bản cụ thể của ngành có sẵn theo yêu cầu.
Mastra Workflow Automation & Multi-Agent Orchestration
21 GiờMastra là một khung công tác cho phép tự động hóa quy trình phức tạp và phối hợp giữa nhiều đại lý AI hoạt động trong các hệ thống phân tán.
Đây là khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) dành cho những người thực hành ở mức trung cấp muốn thiết kế, điều phối và vận hành quy trình làm việc đa đại lý trên quy mô lớn.
Bằng cách hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có được các kỹ năng để:
- Thiết kế các quy trình làm việc phức tạp bằng khả năng điều phối của Mastra.
- Điều phối nhiều đại lý thực hiện các tác vụ đồng thời hoặc phụ thuộc nhau.
- Triển khai các công cụ giám sát và gỡ lỗi cho việc thực thi quy trình làm việc.
- Tối ưu hóa logic điều phối để đảm bảo độ tin cậy, băng thông và hiệu suất tự động hóa.
Định dạng của khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Bài tập thiết kế và tự động hóa quy trình làm việc thực hành.
- Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm containerized.
Tùy chỉnh khóa học
- Các kịch bản tự động hóa tùy chỉnh, tích hợp doanh nghiệp hoặc mô hình quy trình làm việc có thể được cung cấp theo yêu cầu.
Managing Agent Workflows in Google Antigravity: Orchestration, Planning and Artifacts
14 GiờGoogle Antigravity is an agent-centric development platform used to orchestrate, supervise, and coordinate AI-driven coding and automation workflows.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to design, manage, and optimize multi-agent workflows within Google Antigravity.
Upon completion of this training, participants will gain the skills to:
- Configure agent responsibilities and orchestration pipelines within the Manager interface.
- Generate and interpret Antigravity artifacts, including task lists, plans, logs, and browser recordings.
- Implement verification strategies to ensure agent actions remain transparent and auditable.
- Optimize multi-agent collaboration for complex development and operational tasks.
Format of the Course
- Guided presentations and practical demonstrations.
- Scenario-based exercises focused on real workflow challenges.
- Hands-on experimentation within a live Antigravity workspace.
Course Customization Options
- If you require a tailored version of this course, please contact us to discuss customization options.
Kiểm tra và Xác minh Mã nguồn do Agent điều khiển: Đảm bảo chất lượng trong Antigravity
14 GiờAntigravity là một framework đại diện cho các quy trình phát triển tiên tiến do agent điều khiển.
Khóa đào tạo thực hành trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia ở cấp độ trung cấp đến cao cấp, những người muốn xác minh, xác nhận và bảo mật các đầu ra được tạo ra bởi các AI agent hoạt động trong các môi trường do Antigravity điều khiển.
Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:
- Đánh giá độ chính xác và tính an toàn của các sản phẩm mã nguồn do agent tạo ra.
- Sử dụng các kỹ thuật có cấu trúc để xác minh các tác vụ được thực thi bởi agent.
- Phân tích bản ghi màn hình trình duyệt và theo dõi hoạt động của agent một cách hiệu quả.
- Áp dụng các nguyên tắc kiểm tra chất lượng (QA) và bảo mật để đảm bảo độ tin cậy của các quy trình làm việc của agent.
Định dạng khóa học
- Các buổi thuyết trình kỹ thuật ngắn và thảo luận có sự hướng dẫn của giảng viên.
- Bài tập thực hành tập trung vào việc xác minh các quy trình làm việc thực tế của agent.
- Kiểm tra và xác thực thực hành trong môi trường phòng thí nghiệm được kiểm soát.
Các tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Việc điều chỉnh các kịch bản, quy trình làm việc và ví dụ kiểm tra có thể được thực hiện theo yêu cầu.