课程大纲

理解使用Gemini 3的Agentic AI

  • Agentic推理和自主任务执行
  • Gemini 3在代理工作流程中的独特能力
  • 需要自主代理的企业场景

探索Antigravity开发环境

  • 核心概念、架构和工具集
  • 管理项目和环境
  • 执行和监控代理运行

设计自主代理

  • 为自主性构建任务和工作流程
  • 多步推理和规划链
  • 设计安全和受控的行动循环

在Antigravity中编码和使用工具

  • 允许代理编写和优化代码
  • 将任务委托给系统工具和API
  • 管理工具权限和能力

使用Gemini 3的多模态代理能力

  • 处理图像、文档和结构化数据
  • 结合多模态进行复杂规划
  • 提取见解以进行自主决策

将代理与企业系统集成

  • 将Antigravity连接到外部API
  • 与云服务和数据库交互
  • 构建端到端的自动化业务工作流程

优化和评估代理行为

  • 提高可靠性并控制可变性
  • 调试和优化代理行动
  • 性能、扩展和工作负载编排

负责任的使用、安全性和治理

  • 在企业环境中管理代理自主性
  • 安全规则、约束和治理控制
  • 审计代理决策并保持透明度

总结与下一步

要求

  • 对高级AI概念的理解
  • 具备软件开发和云环境的经验
  • 了解提示工程或模型编排

受众

  • AI开发者
  • 软件工程师
  • 研发团队
 21 小时

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