Kursus Pelatihan LLMs dan Agen dalam Alur Kerja DevOps

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.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) semakin banyak digunakan untuk memprediksi insiden sebelum terjadi dan mengotomatiskan analisis penyebab akar (RCA) untuk meminimalkan downtime dan mempercepat resolusi.

Pelatihan yang dipandu instruktur ini (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional IT tingkat lanjut yang ingin mengimplementasikan analisis prediktif, otomatisasi pemulihan, dan desain workflow RCA yang cerdas menggunakan alat AIOps dan model pembelajaran mesin.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Membangun dan melatih model ML untuk mendeteksi pola yang mengarah pada kegagalan sistem.
• Mengotomatiskan workflow RCA berdasarkan korelasi log dan metrik multi-sumber.
• Mengintegrasikan proses peringatan dan pemulihan ke dalam platform yang ada.
• Menyebarkan dan mengembangkan pipa AIOps cerdas di lingkungan produksi.

Format Pelatihan

• Ceramah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi tangan di lingkungan live-lab.

Pilihan Penyesuaian Pelatihan

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

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) adalah praktik yang menerapkan machine learning dan analitik untuk otomatisasi dan peningkatan operasi TI, khususnya di bidang monitoring, deteksi insiden, dan respons.

Pelatihan ini dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional operasi IT tingkat menengah yang ingin menerapkan teknik AIOps untuk mengorelasikan metrik dan log, mengurangi kebisingan pengingat, dan meningkatkan observabilitas melalui otomatisasi cerdas.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip dan arsitektur platform AIOps.
• Mengorelasikan data lintas log, metrik, dan jejak untuk mengidentifikasi penyebab akar masalah.
• Mengurangi kelelahan pengingat melalui filter cerdas dan penekanan kebisingan.
• Menggunakan alat open-source atau komersial untuk memantau dan merespons insiden secara otomatis.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi tangan di lingkungan live-lab.

Pilihan Penyesuaian Kursus

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

Pipa AIOps yang dibangun sepenuhnya menggunakan alat sumber terbuka memungkinkan tim untuk merancang solusi yang efisien dan fleksibel untuk observabilitas, deteksi anomali, dan pemberitahuan cerdas di lingkungan produksi.

Pelatihan bertolak dari instruktur (daring atau tatap muka) ini ditujukan kepada insinyur tingkat lanjutan yang ingin membangun dan menyediakan pipa AIOps end-to-end menggunakan alat seperti Prometheus, ELK, Grafana, dan model ML kustom.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Merancang arsitektur AIOps dengan hanya menggunakan komponen sumber terbuka.
• Mengumpulkan dan menormalisasi data dari log, metrik, dan jejak.
• Menerapkan model ML untuk mendeteksi anomali dan memprediksi insiden.
• Memperotomatisasi pemberitahuan dan mitigasi menggunakan alat terbuka.

Format Kursus

• Presentasi interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi hands-on dalam lingkungan lab langsung.

Opsi Kustomisasi 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.

Platform-platform AIOps seperti Splunk, Moogsoft, dan Dynatrace menyediakan kemampuan yang kuat untuk mendeteksi anomali, mengkorelasikan peringatan, dan mengotomatiskan respons di lingkungan IT skala besar.

Pelatihan langsung ini (daring atau offline) ditujukan untuk tim IT perusahaan tingkat menengah yang ingin mengintegrasikan alat AIOps ke dalam stack observability dan alur kerja operasional mereka yang sudah ada.

Setelah selesai mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Konfigurasi dan integrasi Splunk, Moogsoft, dan Dynatrace ke dalam arsitektur AIOps yang terintegrasi.
• Mengkorelasikan metrik, log, dan acara di sistem distribusi menggunakan analisis berbasis AI.
• Mengotomatiskan deteksi insiden, prioritas, dan respons dengan alur kerja bawaan dan custom.
• Memaksimalkan kinerja, mengurangi MTTR, dan meningkatkan efisiensi operasional pada skala perusahaan.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi langsung dalam lingkungan laboratorium live.

Opsi Kustomisasi Kursus

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

Prometheus dan Grafana adalah alat yang secara luas diterapkan untuk observabilitas dalam infrastruktur modern, sedangkan machine learning meningkatkan alat-alat ini dengan wawasan prediktif dan cerdas untuk otomatisasi keputusan operasional.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur (daring atau di tempat) ini ditujukan kepada profesional observabilitas level menengah yang ingin memodernisasi infrastruktur pemantauan mereka dengan mengintegrasikan praktik AIOps menggunakan Prometheus, Grafana, dan teknik ML.

Dengan selesainya pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Konfigurasi Prometheus dan Grafana untuk observabilitas di seluruh sistem dan layanan.
• Mengumpulkan, menyimpan, dan memvisualisasikan data time series berkualitas tinggi.
• Menerapkan model machine learning untuk deteksi anomali dan peramalan.
• Membangun aturan pemberitahuan cerdas berbasis wawasan prediktif.

Format Kursus

• Diskusi dan kuliah interaktif.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi langsung di lingkungan laboratorium langsung.

Pilihan Penyesuaian Kursus

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

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 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.