LLM與智能代理在DevOps工作流程中的應用培訓

Google Antigravity 是一個代理開發環境，旨在構建能夠透過 Gemini 3 的多模態能力進行規劃、推理、編碼和行動的自主代理。

本課程由講者主導，提供線上或線下培訓模式，主要針對希望使用 Gemini 3 和 Antigravity 環境設計、構建和部署自主代理的高階技術專業人員。

完成本課程後，學員將能夠：

• 建立利用 Gemini 3 進行推理、規劃和執行的自主工作流。
• 在 Antigravity 中開發代理，使其能分析任務、編寫程式碼並與工具互動。
• 將由 Gemini 驅動的代理整合至企業系統和 API。
• 在複雜環境中優化代理的行為、安全性和可靠性。

課程形式

• 專家示範結合互動討論。
• 透過動手實作進行自主代理開發實驗。
• 使用 Antigravity、Gemini 3 及支援的雲端工具進行實務應用。

課程客製化選項

• 如果您的團隊需要特定領域的代理行為或自訂整合，請聯繫我們以調整課程內容。

Google Antigravity 是一個用於長期存在代理（agents）及突發互動行為實驗的高階框架。

此課程為由專家主導的現場培訓（提供線上或線下選項），主要針對希望設計、分析並優化具備長期記憶能力、能透過回饋改進，並在長期運作中持續進化的代理系統之高階專業人士。

完成本課程後，學員將能夠：

• 為代理系統的持久化設計長期記憶結構。
• 實施有效的回饋迴路以塑造代理行為。
• 評估學習軌跡與模型漂移情況。
• 將記憶機制整合至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

• 若您的組織需要客製化內容或特定案例範例，請聯繫我們以調整此培訓方案。

Mastra 是一個框架，支援 AI 代理程式、API、企業應用程式以及外部數據系統之間的深度整合。

此課程為由導師帶領的實作培訓（線上或線下），對象是希望建立可靠、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。

完成本培訓後，學員將具備以下能力：

• 實作基於 API 的整合，連接 Mastra 代理程式與外部服務。
• 將企業數據系統和工具連線至自動化代理工作流程。
• 應用安全的數據交換與身份驗證最佳實踐。
• 設計可擴展、易維護且具備生產環境可用性的整合架構層。

課程格式

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

課程客製化選項

• 可依需求提供客製化的 API 情境、企業系統映射或數據整合工作坊。

AIOps（IT運作的AI）正被廣泛用於在事件發生前進行預測，並自動化根因分析（RCA），以減少停機時間並加快解決速度。

此為由講師帶領的現場培訓（線上或線下），目標對象為希望使用 AIOps 工具和機器學習模型來實現預測性分析、自動化修復及設計智能 RCA 工作流的高階 IT 專業人員。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 建構和訓練 ML 模型，以檢測導致系統故障的模式。
• 基於多來源日誌與指標的關聯性，自動化 RCA 工作流。
• 將警報與修復流程整合至現有平台。
• 在生產環境中部署並擴展智能 AIOps 管線。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 大量練習與實作。
• 在即時實驗室環境中的實作環節。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排。

AIOps（IT營運的人工智慧）是一種運用機器學習和分析技術，自動化並改善IT營運的實踐方法，特別是在監控、事件偵測與應變等領域。

本課程由講師帶領進行即時培訓（線上或線下），適合具備中階技能的IT營運專業人員，協助您運用AIOps技術關聯指標與日誌數據，降低告警雜訊，並透過智慧自動化提升可觀察性。

完成本課程後，學員將能夠：

• 了解AIOps平台的核心原則與架構。
• 關聯日誌、指標與追蹤資料，以找出根本原因。
• 透過智慧過濾與雜訊抑制，減少告警疲勞。
• 運用開源或商業工具，自動化監控與事件應變流程。

課程形式

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

課程客製化選項

• 如需為本課程安排客製化培訓，請與我們聯繫。

AIOps 管線完全採用開源工具建置，讓團隊能夠設計具成本效益且靈活的解決方案，用於生產環境中的可觀測性、異常檢測與智能警報。

此課程由講師帶領並提供實作訓練（線上或線下），主要對象為希望使用 Prometheus、ELK、Grafana 以及自訂機器學習模型等工具來建置並部署端到端 AIOps 管線的進階工程師。

完成本課程後，學員將能夠：

• 僅利用開源元件設計 AIOps 架構。
• 收集並標準化來自日誌、指標和追蹤的數據。
• 應用機器學習模型檢測異常並預測事件。
• 使用開源工具自動化警報與修復流程。

課程格式

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

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是一個開發平台，旨在建構由AI驅動、以智能代理為核心的應用程式。

這項由講師主導的實時培訓（線上或線下）針對希望利用Antigravity環境中的自主AI代理建立實際應用的中級開發人員。

完成培訓後，參與者將能夠：

• 開發依賴自主且協調AI代理的應用程式。
• 使用Antigravity IDE、編輯器、終端機和瀏覽器進行端到端的開發。
• 透過Agent Manager管理多代理工作流程。
• 將智能代理的功能整合到生產級的軟體系統中。

課程格式

• 混合式簡報搭配深入的演示。
• 大量的實作練習與指導性演練。
• 在Antigravity的實時環境中進行實際開發工作。

課程客製化選項

• 如需與您的技術堆疊相匹配的客製化內容，請聯繫我們以安排此培訓的客製化版本。

Google Antigravity 是一款代理優先型開發環境，旨在透過智能自動化簡化工程工作流程。

本課程由講師親自指導，提供線上或線下培訓形式，主要面向初學者級別從業人員，協助他們探索 Antigravity 的基本原理，並理解代理驅動的編程環境如何提升生產力。

完成培訓後，參與者將能夠：

• 安裝和配置 Google Antigravity。
• 瀏覽並理解編輯器視圖和管理員視圖。
• 有效地利用代理自動化簡單的開發任務。
• 使用 Antigravity 生成、優化及管理專案檔案。

課程格式

• 講師講解搭配即時示範。
• 專注於實操使用的引導式練習。
• 在受控實驗環境中實地探索 Antigravity 的核心功能。

課程客製化選項

• 若您需要此培訓的客製化版本，請聯繫我們以安排專屬課程。

Google Antigravity 是一個平台，用於構建能夠與網頁應用程式、瀏覽器環境及多表面工作流互動的智能代理。

此為由導師指導的實作培訓（線上或線下），目標對象為希望使用 Google Antigravity 構建、自動化並測試瀏覽器工作流的初級至中階專業人士。

完成培訓後，參與者將能夠：

• 建立可在瀏覽器表面上與網頁應用程式互動的智能代理。
• 自動化跨瀏覽器情境的端到端工作流。
• 在 UI 驅動的環境中驗證並排除智能代理行為的問題。
• 使用 Antigravity 實施跨表面自動化策略。

課程形式

• 辅以示範的指導式教學。
• 實作練習與情境導向的演練。
• 在互動實驗室環境中實作智能代理工作流。

課程客製化選項

• 如需客製化培訓需求，請聯絡我們以調整課程符合您的目標。

Splunk、Moogsoft 和 Dynatrace 等企業級 AIOps 平台提供強大功能，可在大規模 IT 環境中檢測異常、關聯警報並自動化響應。

此類培訓由講師現場授課（可線上或線下進行），適合希望將 AIOps 工具整合至現有可觀測性堆疊及營運工作流的初階以上企業 IT 團隊。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 配置並整合 Splunk、Moogsoft 和 Dynatrace 到統一的 AIOps 架構中。
• 使用 AI 驅動的分析技術，在分散式系統中關聯指標、日誌與事件。
• 透過內建與自訂工作流，自動化事故檢測、優先級排序與響應流程。
• 優化效能，降低 MTTR（平均修復時間），提升企業規模下的營運效率。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 大量練習與實作環節。
• 於即時實驗室環境中進行實作演練。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們安排事宜。

Prometheus 和 Grafana 是現代基礎設施中廣泛採用的可觀察性工具，而機器學習則通過預測性和智能洞察來增強這些工具，從而自動化運營決策。

本講師主導的實時培訓（線上或線下）旨在幫助初級以上的可觀察性專業人士，通過整合使用 Prometheus、Grafana 和 ML 技術實施 AIOps 實踐，實現監控基礎設施的現代化。

完成本課程後，學員將能夠：

• 配置 Prometheus 和 Grafana，以實現跨系統和服務的可觀察性。
• 收集、存儲和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告警規則。

課程格式

• 互動式授課與討論。
• 大量的練習與實操。
• 在實時實驗環境中進行動手實施。

課程定製選項

• 如需為本課程申請定製培訓，請聯繫我們以安排。

這門課程由講師親自指導，提供線上或線下培訓選項，主要對象為希望利用 Mastra 建構可擴展且具備可觀測性的 AI 系統的初階至中階軟體開發者與工程團隊。

完成本課程後，學員將能夠：

• 了解 Mastra 的架構及其與大型語言模型 (LLM) 和外部 API 的整合方式。
• 使用 TypeScript 設計並實現 AI Agent 和工作流程。
• 運用 Mastra 的可觀測性和記憶工具，監控並改善 Agent 效能。
• 利用 Mastra 的框架功能，部署可直接投入生產環境的 AI 應用。

Mastra 是一個框架，提供結構化工具來評估、除錯和確保在複雜工作流程中運作的 AI 代理之可靠性。

此培訓由講師主導，可線上或線下進行。旨在幫助中階實務工作者嚴格測試代理行為，提升可靠性，並實施可衡量的評估流程。

完成此課程後，學員將能自信地：

• 應用除錯技術來識別和修正代理行為問題。
• 使用結構化指標、基準和品質分數來評估代理。
• 實施追蹤可靠性、漂移和幻覺的工具和工作流程。
• 設計品質保證策略，確保代理表現一致且可預測。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 實際除錯與評估練習。
• 使用可觀察性工具對代理行為進行實時實驗室分析。

課程自訂選項

• 可依需求安排客製化的可靠性測試情境及產業特定的品質保證方法。

Google Antigravity 是一個以 Agent 為核心的開發平台，用於協調、監督和配合由 AI 驅動的編碼與自動化工作流。

本課程由講師帶隊進行 live 培訓（線上或線下），旨在幫助具備中級經驗的專業人士設計、管理並優化 Google Antigravity 內的多 Agent 工作流。

完成本培訓後，參與者將獲得以下技能：

• 在 Manager 介面中配置 Agent 職責與編排管線。
• 生成並解讀 Antigravity 工件，包括任務列表、計劃、日誌及瀏覽器錄製內容。
• 實施驗證策略，確保 Agent 操作的透明度與可審計性。
• 優化複雜開發與營運任務中的多 Agent 協作。

課程格式

• 引導式簡報與實作示範。
• 以實際工作流挑戰為重點的情境練習。
• 在 live Antigravity 工作區內進行實作實驗。

課程客製化選項

• 如果您需要本課程的客製化版本，請聯繫我們討論相關選項。

反重力是一個代表進階代理程式驅動開發工作流的框架。

本課程由講師主導進行現場或線上實作培訓，針對希望驗證、確認並保障在反重力環境中運作的AI代理程式產出成果的初級至進階專業人員設計。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 評估代理程式產生的程式碼成果的精確性與安全性。
• 使用結構化技術驗證代理程式執行的任務。
• 分析瀏覽器錄製內容並有效追蹤代理程式活動。
• 應用品質保證和安全原則以確保代理程式工作流的可靠性。

課程形式

• 由講師引導的技術簡報與討論。
• 聚焦於驗證真實代理程式工作流的實務練習。
• 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

• 可依需求調整情境、工作流及測試範例。