LLM 和 Agent 在 DevOps 工作流程中的應用培訓

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。

Google Antigravity 是一個先進的框架，用於實驗長期存活的代理及其突發互動行為。

本培訓課程由講師主講（線上或線下），旨在幫助進階專業人員設計、分析並優化能夠保留記憶、透過回饋改善表現，並在長時間運作中不斷演化的代理系統。

完成本課程後，學員將獲得以下技能：

• 設計用於代理持久性的長期記憶體結構。
• 實施有效的回饋迴路以引導代理行為。
• 評估學習軌跡及模型漂移情況。
• 將記憶機制整合到複雜的多代理生態系統中。

課程形式

• 專家主導的討論搭配技術示範。
• 透過結構化的設計挑戰進行實作探索。
• 將概念應用於模擬的代理環境。

課程客製化選項

• 若貴組織需要客製化內容或特定案例範例，請聯繫我們以調整本培訓方案。

Mastra 是一個框架，支援 AI 代理程式、API、企業應用程式與外部資料系統之間的深度整合。

此為由講師帶領的現場培訓（線上或線下），針對希望建構可靠、安全且可擴展的 Mastra 代理程式與更廣泛企業生態系統之間整合的中階工程師設計。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 實作 API 驅動的 Mastra 代理程式與外部服務之間的整合。
• 將企業資料系統和工具連接到自動化代理工作流程。
• 應用安全資料交換和認證的最佳實踐。
• 設計可擴展、易於維護且符合生產環境需求的整合層。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 實作整合工程與 API 練習。
• 使用真實企業情境進行實驗室實作。

課程自訂選項

• 可依需求提供自訂 API 情境、企業系統對應或資料整合研討會。

AIOps（IT運營人工智能）日益被用於在事件發生前預測事件，並自動執行根本原因分析（RCA），以減少停機時間並加速解決問題。

此種由講師主導的培訓課程可線上或線下進行。對象為希望利用AIOps工具和機器學習模型實施預測性分析、自動化修復程序，並設計智能RCA工作流程的高階IT專業人士。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 構建和訓練機器學習模型以檢測導致系統故障的模式。
• 基於多來源日誌與指標關聯，自動化RCA工作流程。
• 將警報與修復程序整合至現有平台。
• 在生產環境中部署並擴展智能AIOps流程。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量練習與實作。
• 在真實實驗室環境中進行實作演練。

課程客製化選項

• 如需針對此課程請求客製化培訓，請聯繫我們安排。

AIOps（IT運營的人工智能）是一種將機器學習和分析技術應用於自動化及優化IT運營的做法，特別是在監控、事件檢測和響應方面。

本次由導師親自指導的實時培訓（線上或線下）面向希望實施AIOps技術以關聯指標與日誌、減少告警噪音並通過智能自動化提升可觀測性的中級IT運營專業人員。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解AIOps平台的原則和架構。
• 跨日誌、指標和追蹤數據進行關聯以識別根本原因。
• 通過智能過濾和噪音抑制減少告警疲勞。
• 使用開源或商業工具自動監控和響應事件。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實操。
• 在實時實驗室環境中進行動手實施。

課程定制選項

• 如需為該課程申請定制化培訓，請聯繫我們安排。

完全基於開源工具構建的 AIOps 數據處理流程，允許團隊設計具備成本效益且靈活的解決方案，以應對生產環境中的可觀測性、異常偵測和智能告警需求。

這門由講師指導的實作課程（可選擇線上或線下）主要針對進階工程師，協助他們使用 Prometheus、ELK、Grafana 以及自訂機器學習模型等工具，建構並部署端到端的 AIOps 數據處理流程。

完成培訓後，參與者將能夠：

• 僅使用開源元件設計 AIOps 架構。
• 收集和標準化日誌、指標和追蹤的數據。
• 應用機器學習模型偵測異常並預測事故。
• 利用開源工具自動化告警與修復流程。

課程形式

• 互動式授課與討論。
• 大量的練習與實作環節。
• 在實作實驗室環境中進行動手操作。

課程客製化選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請聯絡我們安排。

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。

企業級 AIOps 平台，如 Splunk、Moogsoft 和 Dynatrace，能在大規模 IT 環境中提供強大的異常檢測、告警關聯以及自動化響應能力。

此課程由講師親自指導，提供線上或線下培訓模式。對象為希望將 AIOps 工具整合至現有可觀測性架構與作業工作流程的中階企業 IT 團隊。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 配置並整合 Splunk、Moogsoft 和 Dynatrace，建立統一的 AIOps 架構。
• 利用 AI 驅動的分析技術，關聯分散式系統中的指標、日誌與事件。
• 結合內建與自訂工作流程，自動化實現事件偵測、優先級排序及響應。
• 在企業規模下優化效能，降低 MTTR（平均修復時間），並提升作業效率。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實作機會。
• 在即時實驗室環境中進行動手實作。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯絡我們安排。

Prometheus 和 Grafana 是現代基礎設施可觀測性領域廣泛採用的工具。機器學習則透過預測性和智能洞察增強這些工具，從而自動化操作決策。

本課程為講師主導的現場培訓（線上或線下），旨在幫助具備中級技能的可觀測性專業人員，通過整合 AIOps 實踐以及使用 Prometheus、Grafana 和機器學習技術，現代化其監控基礎設施。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 配置 Prometheus 和 Grafana 以實現系統和服務的可觀測性。
• 收集、存儲並可視化高質量的時間序列數據。
• 應用機器學習模型進行異常檢測和預測。
• 基於預測洞察構建智能警報規則。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量的練習與實操。
• 在實驗環境中進行動手實施。

課程定制選項

• 如需請求本課程的定制培訓，請聯繫我們以安排。

這門由講師帶領的即時培訓（線上或線下），旨在協助具備中級能力的軟體開發人員和工程團隊，使用 Mastra 建構可擴展且具可觀測性的 AI 系統。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解 Mastra 的架構，以及它如何與大型語言模型（LLM）及外部 API 整合。
• 使用 TypeScript 設計並實作 AI agent 和工作流程。
• 運用 Mastra 的可觀測性與記憶工具，監控並提升 agent 效能。
• 運用 Mastra 框架功能，部署可直接投入生產環境的 AI 應用程式。

Mastra 是一個提供結構化工具的框架，用於評估、調試和確保在複雜工作流程中運行的 AI Agent 的可靠性。

這項由講師指導的培訓課程（線上或線下）旨在幫助初級實踐者嚴謹地測試 Agent 的行為、提高可靠性並實施可測量的評估流程。

完成此培訓後，參與者將能夠自信地：

• 運用調試技術識別和糾正 Agent 的行為問題。
• 使用結構化指標、基準和質量評分來評估 Agent。
• 實施用於追蹤可靠性、漂移和幻覺的工具和工作流程。
• 設計品質保證策略，以確保 Agent 表現的一致性和可預測性。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 實作調試與評估練習。
• 使用可觀測性工具對 Agent 行為進行實驗室級分析。

課程自訂選項

• 可依需求安排客製化的可靠性測試場景及特定行業的品質保證方法。

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。