先進反重力技術：回饋迴路、學習與長期代理記憶培訓

Google Antigravity 是一個代理式開發環境，旨在構建能夠利用 Gemini 3 的多模態能力進行規劃、推理、編碼和操作的自治代理。

這門由講師指導的實時培訓（線上或線下）針對希望使用 Gemini 3 和 Antigravity 環境設計、構建和部署自治代理的高階技術專業人員。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 構建利用 Gemini 3 進行推理、規劃和執行的自治工作流。
• 在 Antigravity 中開發能夠分析任務、編寫代碼並與工具交互的代理。
• 將由 Gemini 驅動的代理集成到企業系統和 API 中。
• 優化複雜環境中的代理行為、安全性和可靠性。

課程格式

• 專家示範結合互動討論。
• 親自體驗自治代理開發。
• 使用 Antigravity、Gemini 3 和支持的雲工具進行實踐實施。

課程定制選項

• 如果您的團隊需要特定領域的代理行為或自定義集成，請聯繫我們以定制該計劃。

Antigravity 是一個旨在構建由 AI 驅動、以代理為核心的應用程序的開發平台。

本次培訓由講師現場授課，提供線上或線下兩種方式。主要面向希望利用 Antigravity 環境中的自治 AI 代理來創建真實世界應用程序的中級開發人員。

完成本次培訓後，參與者將能夠：

• 開發依賴於自主且協調的 AI 代理的應用程序。
• 使用 Antigravity IDE、編輯器、終端和瀏覽器進行端到端的開發工作。
• 通過 Agent Manager 管理多代理工作流程。
• 將代理能力集成到生產級軟件系統中。

課程形式

• 結合深入演示的混合式講授。
• 大量的實踐操作與指導練習。
• 在 Antigravity 實時環境中進行實際實施工作。

課程定製選項

• 若要獲取與您開發棧相吻合的定製內容，請聯繫我們以安排此培訓的定製版本。

Google Antigravity 是一個智能代理優先的開發環境，旨在通過智能自動化簡化工程工作流程。

這是一堂由講師指導的實訓課程（線上或線下），針對希望探索 Antigravity 基礎知識並了解代理驅動編碼環境如何提高工作效率的初學者。

完成培訓後，學員將能夠：

• 安裝和配置 Google Antigravity。
• 導航並理解編輯器視圖和管理員視圖。
• 有效利用代理自動化簡單的開發任務。
• 使用 Antigravity 生成、完善和管理項目文件。

課程形式

• 講師講解配合實時演示。
• 聚焦於代理實際操作的指導性練習。
• 在受控實驗室環境中實地探索 Antigravity 的核心功能。

課程定制選項

• 如果您需要此培訓的定制版本，請聯繫我們以安排定制計劃。

Google Antigravity 是一個平台，用於建構能夠與網頁應用程式、瀏覽器環境及多表面工作流互動的代理程式（Agent）。

這門由導師親自授課的活動包含線上或線下培訓，旨在幫助具備中階專業技能的人士學習如何利用 Google Antigravity 建構、自動化及測試瀏覽器端工作流。

完成課程後，學員將能夠：

• 建立能在瀏覽器介面上與網頁應用程式互動的代理程式（Agent）。
• 自動化跨瀏覽器環境的端到端工作流。
• 在介面導向的環境中驗證及排除代理程式行為的問題。
• 使用 Antigravity 實作跨表面的自動化策略。

課程形式

• 透過示範引導教學。
• 實際操作活動與情境模擬練習。
• 在互動式實驗室環境中實作代理程式工作流。

課程客製化選項

• 若您有特定的培訓需求，請聯繫我們以為您量身打造符合目標的課程內容。

Google Antigravity 是一個以代理為核心的開發平台，用於協調、監督和組織 AI 驅動的和自動化工作流程。

此培訓由導師主講，可線上或線下進行。對象為中級專業人士，旨在協助他們設計、管理並優化 Google Antigravity 中的多代理工作流程。

完成培訓後，參與者將獲得以下技能：

• 在 Manager 界面中配置代理職責和編排流程。
• 生成和解讀 Antigravity 工件，包括任務列表、計劃日誌及瀏覽器錄像。
• 實施驗證策略，確保代理操作透明且可審計。
• 優化多代理協作，以處理複雜的開發和運維任務。

課程格式

• 引導式講授與實例演示。
• 聚焦於真實工作流程挑戰的場景練習。
• 在即時 Antigravity 工作區進行動手實驗。

課程客製化選項

• 如果您需要此課程的自訂版本，請聯繫我們以討論客製化選項。

反重力是一個框架，代表先進的智能體驅動開發工作流程。

本課程提供講師引導的現場培訓（線上或線下），旨在協助中高級專業人員驗證、確認並確保在反重力驅動環境中運作的 AI 智能體所產生的輸出品質。

完成本課程後，學員將能夠：

• 評估智能體生成的程式碼資產的準確性與安全性。
• 使用結構化技術來驗證智能體執行的任務。
• 有效分析瀏覽器錄影並追蹤智能體活動。
• 應用品質保證和安全原則，確保智能體工作流程的可靠性。

課程格式

• 講師指導的技術簡報與討論。
• 著重於驗證真實智能體工作流程的實踐練習。
• 在受控實驗室環境中進行實作測試與驗證。

課程客製化選項

• 可根據需求調整情境、工作流程和測試範例。