Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn và Trình Đại Diện trong Chu trình DevOps Khóa Học Đào Tạo

Google 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.

Google Antigravity là một khung công nghệ tiên tiến để thí nghiệm với các đại lý hoạt động lâu dài và các hành vi tương tác phát sinh.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho những chuyên gia cấp cao muốn thiết kế, phân tích và tối ưu hóa đại lý có khả năng lưu trữ ký ức, cải thiện qua phản hồi và tiến hóa trong thời gian hoạt động dài.

Sau khi hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ có được kỹ năng để:

• Thiết kế cấu trúc bộ nhớ dài hạn cho sự tồn tại của đại lý.
• Thực hiện các vòng lặp phản hồi hiệu quả để định hình hành vi của đại lý.
• Đánh giá quỹ đạo học tập và sự thay đổi mô hình.
• Tích hợp cơ chế bộ nhớ vào các hệ sinh thái phức tạp của nhiều đại lý.

Định Dạng Khóa Học

• Thảo luận do chuyên gia hướng dẫn kết hợp với các trình diễn kỹ thuật.
• Thám hiểm thực tế thông qua các thách thức thiết kế có cấu trúc.
• Áp dụng các khái niệm vào môi trường đại lý mô phỏng.

Tùy Chỉnh Khóa Học

• Nếu tổ chức của bạn cần nội dung tùy chỉnh hoặc ví dụ cụ thể, vui lòng liên hệ với chúng tôi để tùy chỉnh khóa đào tạo này.

AIOps (Trí tuệ nhân tạo cho Hoạt động IT) ngày càng được sử dụng để dự đoán sự cố trước khi chúng xảy ra và tự động hóa phân tích gốc rễ (RCA) nhằm giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và tăng tốc độ giải quyết.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia IT cấp cao muốn triển khai phân tích dự đoán, tự động hóa khắc phục sự cố, và thiết kế quy trình RCA thông minh bằng cách sử dụng công cụ AIOps và mô hình học máy.

Sau khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Xây dựng và huấn luyện các mô hình ML để phát hiện các mẫu dẫn đến sự cố hệ thống.
• Tự động hóa quy trình RCA dựa trên tương quan nhật ký và chỉ số từ nhiều nguồn.
• Tích hợp các quy trình cảnh báo và khắc phục sự cố vào các nền tảng hiện có.
• Triển khai và mở rộng các ống dẫn AIOps thông minh trong môi trường sản xuất.

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện hands-on trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu khóa học tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) là một thực hành áp dụng machine learning và phân tích để tự động hóa và cải thiện hoạt động IT, đặc biệt trong các lĩnh vực giám sát, phát hiện sự cố, và phản hồi.

Khóa đào tạo trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên viên hoạt động IT cấp trung muốn triển khai các kỹ thuật AIOps để liên kết chỉ số và nhật ký, giảm thiểu tiếng ồn cảnh báo, và cải thiện khả năng quan sát thông qua tự động hóa thông minh.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc và kiến trúc của các nền tảng AIOps.
• Liên kết dữ liệu từ nhật ký, chỉ số, và dấu vết để xác định nguyên nhân gốc rễ.
• Giảm thiểu sự mệt mỏi do cảnh báo thông qua bộ lọc thông minh và giảm tiếng ồn.
• Sử dụng các công cụ nguồn mở hoặc thương mại để giám sát và phản hồi tự động đối với sự cố.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trên môi trường lab trực tiếp.

Tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu khóa học được tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Một chuỗipipeline AIOps được xây dựng hoàn toàn bằng các công cụ mã nguồn mở cho phép đội ngũ thiết kế các giải pháp hiệu quả về chi phí và linh hoạt cho khả năng quan sát, phát hiện bất thường và cảnh báo thông minh trong môi trường sản xuất.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhắm đến các kỹ sư cấp cao muốn xây dựng và triển khai một chuỗi AIOps end-to-end sử dụng công cụ như Prometheus, ELK, Grafana và mô hình ML tùy chỉnh.

Cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế kiến trúc AIOps chỉ sử dụng các thành phần mã nguồn mở.
• Thu thập và chuẩn hóa dữ liệu từ nhật ký, số liệu và bản ghi đường dẫn.
• Áp dụng mô hình ML để phát hiện bất thường và dự đoán sự cố.
• Tự động hóa cảnh báo và khắc phục bằng công cụ mở nguồn.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập thực hành.
• Lập trình trực tiếp trong môi trường lab sống động.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Antigravity 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.

Google Antigravity là một môi trường phát triển định hướng đại lý được thiết kế để tối ưu hóa quy trình kỹ thuật thông qua tự động hóa thông minh.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho những người thực hành mới muốn khám phá các kiến thức cơ bản về Antigravity và hiểu cách môi trường lập trình định hướng đại lý tăng cường hiệu suất làm việc.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Google Antigravity.
• Điều hướng và hiểu cả Giao diện Biên tập (Editor View) và Giao diện Quản lý (Manager View).
• Làm việc hiệu quả với các đại lý để tự động hóa các nhiệm vụ phát triển đơn giản.
• Sử dụng Antigravity để tạo, tinh chỉnh và quản lý các tập tin dự án.

Định dạng của Khóa Học

• Giải thích của giảng viên được hỗ trợ bởi các biểu diễn thời gian thực.
• Bài tập hướng dẫn tập trung vào việc sử dụng đại lý một cách thực tế.
• Khám phá thực tế các tính năng cốt lõi của Antigravity trong môi trường phòng thí nghiệm được kiểm soát.

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 tổ chức một chương trình tùy chỉnh.

Google Antigravity là một nền tảng để xây dựng các đại lý có khả năng tương tác với các ứng dụng web, môi trường trình duyệt và quy trình làm việc đa bề mặt.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho những chuyên gia cấp trung 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 học, người tham gia sẽ có thể:

• Tạo đại lý tương tác với các ứng dụng web trên bề mặt trình duyệt.
• Tự động hóa quy trình làm việc từ đầu đến cuối qua nhiều ngữ cảnh trình duyệt.
• Kiểm tra và khắc phục sự cố cho hành vi của đại lý trong môi trường được điều khiển bởi giao diện người dùng.
• Thực hiện các chiến lược tự động hóa đa bề mặt bằng Antigravity.

Định dạng của Khóa học

• Hướng dẫn có hỗ trợ bằng các ví dụ minh họa.
• Các hoạt động thực hành và bài tập dựa trên kịch bản.
• Thực hiện quy trình làm việc của đại lý trong môi trường phòng thí nghiệm tương tác.

Tùy chỉnh Khóa học

• Đối với yêu cầu đào tạo tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để điều chỉnh khóa học theo mục tiêu của bạn.

Các nền tảng doanh nghiệp AIOps như Splunk, Moogsoft, và Dynatrace cung cấp khả năng mạnh mẽ để phát hiện bất thường, tương quan cảnh báo và tự động hóa phản hồi trong môi trường IT quy mô lớn.

Khóa học này được hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào đội ngũ IT doanh nghiệp ở mức trung cấp muốn tích hợp các công cụ AIOps vào bộ đệm quan sát hiện có và các luồng làm việc vận hành của họ.

Tại kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Cấu hình và tích hợp Splunk, Moogsoft, và Dynatrace vào một kiến trúc AIOps thống nhất.
• Tương quan số liệu, nhật ký và sự kiện trong các hệ thống phân tán bằng cách sử dụng phân tích dựa trên AI.
• Tự động hóa việc phát hiện, ưu tiên và phản hồi sự cố với các luồng làm việc có sẵn và tùy chỉnh.
• Tối ưu hóa hiệu suất, giảm thời gian phục hồi sau lỗi (MTTR) và cải thiện hiệu quả vận hành ở quy mô doanh nghiệp.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Prometheus và Grafana là các công cụ được chấp nhận rộng rãi để giám sát hiệu năng trong hạ tầng hiện đại, trong khi học máy nâng cao các công cụ này bằng cách cung cấp những thông tin dự đoán và thông minh để tự động hóa quyết định vận hành.

Khóa huấn luyện trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhắm vào các chuyên gia giám sát hiệu năng ở mức trung cấp, những người muốn hiện đại hóa hệ thống giám sát của họ bằng cách tích hợp các thực hành AIOps sử dụng Prometheus, Grafana và kỹ thuật học máy.

Đến cuối khóa huấn luyện, người tham gia sẽ có thể:

• Cấu hình Prometheus và Grafana để giám sát hiệu năng trên các hệ thống và dịch vụ.
• Thu thập, lưu trữ và hiển thị dữ liệu thời gian thực chất lượng cao.
• Áp dụng mô hình học máy để phát hiện bất thường và dự đoán.
• Xây dựng các quy tắc cảnh báo thông minh dựa trên những thông tin dự đoán.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường lab sống.

Tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu khóa huấn luyện tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này nhắm đến các lập trình viên phần mềm và đội ngũ kỹ thuật ở mức trung cấp, những người muốn xây dựng các hệ thống AI có khả năng mở rộng và quan sát được bằng Mastra.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc của Mastra và cách nó tích hợp với LLMs và API bên ngoài.
• Thiết kế và triển khai AI agents và workflows bằng TypeScript.
• Sử dụng các công cụ quan sát và bộ nhớ của Mastra để giám sát và cải thiện hiệu suất agent.
• Triển khai các ứng dụng AI sẵn sàng cho sản xuất, tận dụng các tính năng của framework Mastra.

Mastra 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 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.

Google Antigravity là một nền tảng phát triển tập trung vào đại lý, được sử dụng để điều phối, giám sát và phối hợp các quy trình làm việc dựa trên AI.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào những chuyên gia có trình độ trung cấp mong muốn thiết kế, quản lý và tối ưu hóa các quy trình làm việc đa đại lý trong Google Antigravity.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ nắm được các kỹ năng để:

• Cấu hình trách nhiệm của đại lý và các đường ống điều phối trong giao diện Manager.
• Tạo và giải thích các sản phẩm trung gian Antigravity, bao gồm danh sách công việc, kế hoạch, nhật ký và bản ghi trình duyệt.
• Thực hiện các chiến lược xác minh để đảm bảo các hành động của đại lý luôn minh bạch và có thể kiểm toán.
• Tối ưu hóa sự hợp tác đa đại lý cho các công việc phát triển và vận hành phức tạp.

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng hướng dẫn và minh họa thực tế.
• Bài tập dựa trên tình huống tập trung vào các thách thức quy trình làm việc thực tế.
• Thử nghiệm thực tế trong không gian làm việc Antigravity trực tiếp.

Tùy chỉnh Khóa Học

• Nếu bạn cần một phiên bản tùy chỉnh của khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để thảo luận các lựa chọn tùy chỉnh.

Antigravity là một khung công tác đại diện cho các quy trình phát triển được dẫn dắt bởi đại lý tiên tiến.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giáo viên hướng dẫn này dành cho những chuyên gia trung cấp đến nâng cao mong muốn xác minh, kiểm định và bảo mật đầu ra do các AI agent tạo ra trong các môi trường được Antigravity điều khiển.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham dự sẽ có thể:

• Đánh giá độ chính xác và an toàn của các đối tượng mã được sinh bởi đại lý.
• Sử dụng các kỹ thuật có cấu trúc để xác minh các tác vụ do đại lý thực hiện.
• Phân tích hiệu quả các bản ghi trình duyệt và theo dõi hoạt động của đại lý.
• Áp dụng các nguyên tắc QA và bảo mật để đảm bảo độ tin cậy của các quy trình làm việc của đại lý.

Định dạng khóa học

• Hướng dẫn kỹ thuật và thảo luận do giáo viên hướng dẫn.
• Bài tập thực hành tập trung vào việc xác minh các quy trình làm việc của đại lý thực tế.
• Kiểm thử và xác minh trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm được kiểm soát.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Có thể điều chỉnh các kịch bản, quy trình làm việc và ví dụ kiểm thử theo yêu cầu.