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課程時長 21 時間:
課程簡介
了解Gemini 3的代理式AI
- 代理式推理和自主任務執行
- Gemini 3在代理工作流程中的獨特能力
- 需要自主代理的企業場景
探索Antigravity開發環境
- 核心概念、架構和工具集
- 管理專案和環境
- 執行和監控代理運行
設計自主代理
- 為自主性結構化任務和工作流程
- 多步驟推理和規劃鏈
- 設計安全且受控的行動循環
在Antigravity中編碼和使用工具
- 允許代理編寫和優化程式碼
- 將任務委派給系統工具和API
- 管理工具權限和能力
Gemini 3的多模態代理能力
- 處理圖像、文件和結構化資料
- 結合多種模態進行複雜規劃
- 提取洞察以進行自主決策
將代理與企業系統整合
- 將Antigravity連接到外部API
- 與雲端服務和資料庫互動
- 建構端到端的自動化業務工作流程
最佳化和評估代理行為
- 提高可靠性並控制變異性
- 除錯和優化代理行動
- 效能、擴充性和工作負載編排
負責任的使用、安全和治理
- 在企業環境中管理代理自主性
- 安全規則、約束和治理控制
- 稽核代理決策並維持透明度
總結與後續步驟
最低要求
- 了解進階AI概念
- 具備軟體開發和雲端環境的經驗
- 熟悉提示工程或模型編排
目標學員
- AI開發人員
- 軟體工程師
- 研發團隊
客戶評論 (1)
演講中的流程、氛圍與主題
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
課程 - Google Gemini AI for Data Analysis
機器翻譯