Kursus Pelatihan DeepSeek untuk Agen AI Tingkat Lanjut dan Sistem Otonom

Google Antigravity adalah lingkungan pengembangan agentic yang dirancang untuk membangun agen otonom yang mampu merencanakan, bernalar, menulis kode, dan bertindak melalui kemampuan multimodal Gemini 3.

Pelatihan langsung ini (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional teknis tingkat lanjut yang ingin merancang, membangun, dan menyebarluaskan agen otonom menggunakan Gemini 3 dan lingkungan Antigravity.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan siap untuk:

• Membangun alur kerja otonom yang menggunakan Gemini 3 untuk bernalar, merencanakan, dan mengeksekusi.
• Mengembangkan agen di Antigravity yang dapat menganalisis tugas, menulis kode, dan berinteraksi dengan alat.
• Mengintegrasikan agen yang didorong oleh Gemini dengan sistem perusahaan dan API.
• Mengoptimalkan perilaku, keamanan, dan keandalan agen dalam lingkungan kompleks.

Format Kursus

• Demonstrasi ahli yang dikombinasikan dengan diskusi interaktif.
• Eksperimen praktis dalam pengembangan agen otonom.
• Implementasi praktis menggunakan Antigravity, Gemini 3, dan alat cloud pendukung.

Pilihan Penyesuaian Kursus

• Jika tim Anda memerlukan perilaku agen spesifik domain atau integrasi kustom, silakan hubungi kami untuk menyesuaikan programnya.

Google Antigravity adalah kerangka canggih untuk eksperimen dengan agen jangka panjang dan perilaku interaktif yang muncul.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin merancang, menganalisis, dan mengoptimalkan agen yang mampu menyimpan memori, meningkat melalui umpan balik, dan berkembang selama jangka operasional yang panjang.

Setelah menyelesaikan kursus ini, peserta akan mendapatkan keterampilan untuk:

• Merancang struktur memori jangka panjang untuk keberlanjutan agen.
• Mengimplementasikan umpan balik yang efektif untuk membentuk perilaku agen.
• Mengevaluasi lintasan pembelajaran dan model drift.
• Mengintegrasikan mekanisme memori ke dalam ekosistem multi-agen yang kompleks.

Format Kursus

• Diskusi yang dipandu ahli disertai dengan demonstrasi teknis.
• Eksplorasi praktis melalui tantangan desain terstruktur.
• Aplikasi konsep ke lingkungan agen yang disimulasikan.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Jika organisasi Anda memerlukan konten yang disesuaikan atau contoh kasus spesifik, silakan hubungi kami untuk menyesuaikan pelatihan ini.

Mastra adalah kerangka kerja yang mendukung integrasi mendalam antara agen AI, API, aplikasi perusahaan, dan sistem data eksternal.

Pelatihan ini dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur tingkat menengah yang ingin membangun integrasi yang handal, aman, dan skalabel antara agen Mastra dan ekosistem perusahaan yang lebih luas.

Setelah pelatihan ini selesai, peserta akan siap untuk:

• Menerapkan integrasi berbasis API antara agen Mastra dan layanan eksternal.
• Menghubungkan sistem data perusahaan dan alat ke alur kerja otomatisasi agen.
• Menerapkan praktik terbaik pertukaran data yang aman dan autentikasi.
• Mendesain lapisan integrasi yang skalabel, mudah dipelihara, dan siap produksi.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Latihan integrasi teknik dan API tangan pertama.
• Implementasi live-lab menggunakan skenario perusahaan nyata.

Pilihan Penyesuaian Kursus

• Skenario API kustom, pemetaan sistem perusahaan, atau workshop integrasi data tersedia atas permintaan.

AgentCore menyediakan ketahanan memori, interpreter kode yang aman, dan alat peramban yang memungkinkan agen AI untuk memberikan pengalaman interaktif, dinamis, dan sadar konteks.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur ini (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk praktisi teknis tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin merancang dan menerapkan agen AI yang mampu mempertahankan konteks jangka panjang, melakukan perhitungan secara dinamis, dan berinteraksi langsung dengan UI web.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menerapkan memori AgentCore untuk alur kerja yang stateful dan sadar konteks.
• Memanfaatkan interpreter kode yang aman untuk perhitungan dan transformasi dinamis.
• Mengintegrasikan alat peramban untuk penarikan data real-time dan interaksi UI.
• Merancang agen interaktif untuk kasus penggunaan analisis, dukungan pelanggan, dan penelitian.

Format Pelatihan

• Perkuliahan interaktif dan diskusi.
• Latihan praktis dengan memori dan alat AgentCore.
• Kasus studi dalam skenario analisis, otomatisasi, dan dukungan pelanggan.

Opsi Pengaturan Pelatihan

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk pelatihan ini, silakan hubungi kami untuk menyusun.

AgentCore Runtime & Gateway adalah pasangan layanan AWS untuk mengemas, mendistribusikan, dan mengungkapkan agen AI dengan terintegrasi secara rapi ke sistem eksternal.

Pelatihan ini yang dibimbing instruktur (online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk tim engineering tingkat menengah yang ingin memindahkan prototipe agen ke produksi dengan memahami AgentCore Runtime untuk penyebaran dan Gateway untuk konektivitas aman dan integrasi API.

Sampai akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memulai lingkungan AgentCore Runtime dan mengemas agen untuk penyebaran.
• Mengungkapkan agen melalui Gateway dengan akhiran yang diautentikasi dan terbatas.
• Mengintegrasikan alat dan API eksternal ke dalam alur kerja agen menggunakan kontrak yang stabil.
• Memperhatikan observabilitas, pemantauan log, dan pemantauan penggunaan untuk operasi produksi.

Format Kursus

• Lecture interaktif dan diskusi.
• Latihan praktis dengan penyebaran Runtime dan integrasi Gateway.
• Latihan praktis yang difokuskan pada keandalan, keamanan, dan peluncuran.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Antigravity adalah platform pengembangan yang dirancang untuk membangun aplikasi berbasis AI dan agen pertama.

Pelatihan langsung ini (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang tingkat menengah yang ingin membuat aplikasi nyata menggunakan agen AI otonom dalam lingkungan Antigravity.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan siap:

• Mengembangkan aplikasi yang bergantung pada agen AI otonom dan koordinatif.
• Menggunakan IDE, editor, terminal, dan browser Antigravity untuk pengembangan end-to-end.
• Mengelola alur kerja multi-agen dengan Agent Manager.
• Menyatukan kemampuan agen ke dalam sistem perangkat lunak produksi.

Format Kursus

• Presentasi yang terpadu dengan demonstrasi mendalam.
• Latihan tangan praktek luas dan latihan terbimbing.
• Pekerjaan implementasi nyata di lingkungan langsung Antigravity.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk konten yang disesuaikan sesuai dengan tumpukan pengembangan Anda, silakan hubungi kami untuk menyusun versi pelatihan yang disesuaikan.

Google Antigravity adalah lingkungan pengembangan berbasis agen yang dirancang untuk mengoptimalkan alur kerja insinyur melalui otomatisasi cerdas.

Pelatihan langsung ini (online atau tatap muka) ditujukan bagi praktisi pemula yang ingin menjelajahi dasar-dasar Antigravity dan memahami bagaimana lingkungan pengkodean berbasis agen meningkatkan produktivitas.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menginstal dan mengonfigurasi Google Antigravity.
• Menavigasi dan memahami kedua tampilan Editor dan Manajer.
• Bekerja secara efektif dengan agen untuk mengotomatisasi tugas pengembangan sederhana.
• Menggunakan Antigravity untuk membuat, menyempurnakan, dan mengelola file proyek.

Format Kursus

• Penjelasan instruktur yang didukung oleh demonstrasi real-time.
• Latihan terbimbing fokus pada penggunaan langsung agen.
• Eksplorasi praktis fitur inti Antigravity dalam lingkungan lab yang terkontrol.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Jika Anda memerlukan versi disesuaikan dari pelatihan ini, silakan hubungi kami untuk mengatur program yang disesuaikan.

Google Antigravity adalah platform untuk membangun agen yang mampu berinteraksi dengan aplikasi web, lingkungan browser, dan alur kerja multi-surface.

Pelatihan langsung ini dipimpin instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin membangun, mengotomatisasi, dan menguji alur kerja berbasis browser menggunakan Google Antigravity.

Setelah penyelesaian pelatihan, peserta akan mampu:

• Membuat agen yang berinteraksi dengan aplikasi web di permukaan browser.
• Mengotomatisasi alur kerja end-to-end melintasi konteks browser.
• Memvalidasi dan memecahkan masalah perilaku agen di lingkungan UI-dinamis.
• Mengimplementasikan strategi otomatisasi cross-surface menggunakan Antigravity.

Format Pelatihan

• Instruksi terarah yang didukung dengan demonstrasi.
• Aktivitas praktis dan latihan berbasis skenario.
• Implementasi alur kerja agen dalam lingkungan laboratorium interaktif.

Opsi Penyesuaian Pelatihan

• Untuk persyaratan pelatihan yang disesuaikan, silakan hubungi kami untuk menyesuaikan kursus sesuai dengan tujuan Anda.

AgentCore mempermudah proses pembuatan, peningkatan, dan pemantauan agen AI yang dikelola penuh dengan menyediakan suite layanan terpadu yang disesuaikan untuk penyebaran skala besar.

Pelatihan langsung ini (online atau tatap muka) ditujukan bagi praktisi pemula hingga tingkat menengah yang ingin mendapatkan pengalaman praktis dalam membuat agen AI siap produksi dengan AgentCore.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti kemampuan inti AgentCore untuk pengembangan agen AI.
• Merancang dan mengonfigurasi agen AI sederhana menggunakan layanan yang dikelola.
• Mengintegrasikan alur kerja untuk meningkatkan fungsionalitas agen.
• Menyebarkan dan memantau agen AI untuk lingkungan produksi.

Format Pelatihan

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Laboratorium praktis dengan layanan AgentCore.
• Latihan terbimbing dari konsep agen hingga penyebaran.

Pilihan Penyesuaian Pelatihan

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk melakukan penjadwalan.

Pelatihan ini dipimpin instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang perangkat lunak tingkat menengah dan tim teknik yang ingin membangun sistem AI yang skalabel dan dapat diobservasi menggunakan Mastra.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur Mastra dan bagaimana integrasinya dengan LLMs dan API eksternal.
• Mendesain dan mengimplementasikan agen AI dan alur kerja menggunakan TypeScript.
• Menggunakan alat observasi dan memori Mastra untuk memantau dan meningkatkan kinerja agen.
• Menerapkan aplikasi AI yang siap produksi dengan memanfaatkan fitur framework Mastra.

Mastra adalah sebuah kerangka yang menyediakan alat terstruktur untuk mengevaluasi, mendeteksi dan memperbaiki, serta memastikan keandalan agen AI yang beroperasi di alur kerja yang kompleks.

Pelatihan langsung ini (online atau tatap muka) ditujukan untuk praktisi level menengah yang ingin menguji perilaku agen dengan ketat, meningkatkan keandalan, dan menerapkan proses evaluasi yang dapat diukur.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dengan percaya diri:

• Menerapkan teknik debugging untuk mengidentifikasi dan memperbaiki masalah perilaku agen.
• Mengevaluasi agen menggunakan metrik terstruktur, benchmark, dan skor kualitas.
• Menerapkan alat dan alur kerja yang melacak keandalan, drift, dan halusinasi.
• Merancang strategi QA yang memastikan kinerja agen yang konsisten dan dapat diprediksi.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Latihan debugging dan evaluasi praktis.
• Analisis live-lab perilaku agen menggunakan alat observabilitas.

Pilihan Penyesuaian Kursus

• Skenario pengujian keandalan yang disesuaikan dan metode QA spesifik industri dapat disusun atas permintaan.

Mastra adalah kerangka operasional yang dirancang untuk mempermudah penerapan, penskalaan, dan manajemen siklus hidup agen AI di lingkungan produksi.

Pelatihan ini dipimpin instruktur (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk profesional teknis tingkat menengah hingga lanjutan yang perlu mengoperasikan agen AI secara andal dan efisien di seluruh sistem produksi.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dilengkapi untuk:

• Menerapkan agen AI berbasis Mastra ke lingkungan produksi yang terkontrol.
• Mengskalaikan agen secara horizontal dan vertikal menggunakan primitif asli platform.
• Melaksanakan pipa pengawasan untuk melacak perilaku dan kinerja agen.
• Mengoptimalkan konfigurasi runtime untuk mengurangi latensi, biaya, dan risiko operasional.

Format Pelatihan

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Latihan praktis yang berfokus pada skenario penerapan nyata.
• Implementasi live-lab menggunakan lingkungan yang terkontainer dan terorkestrasi.

Pilihan Penyesuaian Pelatihan

• Penyesuaian topik, latihan praktis, atau skenario spesifik industri tersedia atas permintaan.

Mastra adalah sebuah framework yang memungkinkan otomasi workflow yang canggih dan koordinasi di antara beberapa agen AI yang beroperasi dalam sistem terdistribusi.

Pelatihan langsung ini dipimpin instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk praktisi tingkat menengah yang ingin mendesain, mengorkestrasi, dan mengoperasikan workflow multi-agen dalam skala besar.

Dengan menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan memperoleh keterampilan untuk:

• Mendesain workflow yang kompleks menggunakan kemampuan orkestrasi Mastra.
• Mengkoordinasikan beberapa agen yang melakukan tugas-tugas paralel atau bergantung satu sama lain.
• Melaksanakan alat pemantauan dan pen-debugging untuk eksekusi workflow.
• Mengoptimalkan logika orkestrasi untuk keandalan, throughput, dan efisiensi otomasi.

Format Kursus

• Diskusi interaktif dan kuliah.
• Latihan desain workflow dan otomasi hands-on.
• Implementasi praktis dalam lingkungan live-lab terkontainerisasi.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Skenario otomasi yang disesuaikan, integrasi perusahaan, atau pola workflow dapat disediakan atas permintaan.

Google Antigravity adalah platform pengembangan berpusat pada agen yang digunakan untuk mengorkestrasi, memantau, dan menyelaraskan alur kerja kode dan otomatisasi yang didukung AI.

Pelatihan langsung ini dipandu oleh instruktur (dapat dilakukan secara online atau tatap muka) ditujukan kepada profesional tingkat menengah yang ingin mendesain, mengelola, dan mengoptimalkan alur kerja multi-agen dalam Google Antigravity.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan memperoleh keterampilan untuk:

• Mengonfigurasi tanggung jawab agen dan pipa orkestrasi di dalam antarmuka Manager.
• Menghasilkan dan menafsirkan artefak Antigravity, termasuk daftar tugas, rencana, catatan, dan perekaman browser.
• Menerapkan strategi verifikasi untuk memastikan aksi agen tetap transparan dan dapat diaudit.
• Mengoptimalkan kolaborasi multi-agen untuk tugas pengembangan dan operasional yang kompleks.

Format Kursus

• Presentasi terpandu dan demonstrasi praktis.
• Latihan berbasis skenario yang fokus pada tantangan alur kerja nyata.
• Eksperimen praktis dalam lingkungan kerja Antigravity langsung.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Jika Anda memerlukan versi yang disesuaikan dari kursus ini, silakan hubungi kami untuk mendiskusikan opsi penyesuaian.

Antigravity adalah sebuah framework yang mewakili alur kerja pengembangan agen terkemuka.

Pelatihan langsung ini (daring atau tatap muka) ditujukan untuk profesional menengah hingga tingkat lanjut yang ingin memverifikasi, menguji validitas, dan menjaga keamanan hasil yang dihasilkan oleh agen AI yang bekerja dalam lingkungan berbasis Antigravity.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menilai keakuratan dan keamanan artefak kode yang dihasilkan oleh agen.
• Menggunakan teknik terstruktur untuk memverifikasi tugas-tugas yang dieksekusi oleh agen.
• Menganalisis rekaman browser dan melacak aktivitas agen secara efektif.
• Mengaplikasikan prinsip-prinsip QA dan keamanan untuk memastikan keterandalan alur kerja agen.

Format Pelatihan

• Sesi-sesi teknis yang dipandu instruktur dan diskusi-diskusi.
• Latihan praktis yang fokus pada verifikasi alur kerja agen nyata.
• Pengujian dan validasi tangan pertama dalam lingkungan laboratorium terkontrol.

Opsi Penyesuaian Pelatihan

• Adaptasi skenario, alur kerja, dan contoh pengujian tersedia atas permintaan.