Kursus Pelatihan OpenClaw
OpenClaw merupakan agen AI otonom berbasis sumber terbuka yang dapat melakukan berbagai tindakan atas nama pengguna dengan memanfaatkan alat-alat dan layanan yang terhubung.
Pelatihan online langsung ini disusun untuk para pengembang tingkat menengah serta profesional teknis yang ingin memanfaatkan OpenClaw dalam membuat dan menjalankan agen AI praktis yang mampu mengotomatisasi pekerjaan melalui percakapan serta integrasi alat.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Menjelaskan konsep dasar OpenClaw serta posisinya dalam sistem otomatisasi dan asisten AI.
- Menginstal dan mengonfigurasi OpenClaw, menghubungkannya dengan penyedia LLM, serta menjalankan agen dengan mekanisme keamanan yang memadai.
- Menggunakan serta menyesuaikan berbagai alat untuk mengotomatisasi tugas-tugas umum seperti pengelolaan file, pencarian informasi di web, dan tindakan percakapan tim.
- Menerapkan batasan serta praktik operasional guna memastikan pemanfaatan OpenClaw secara aman dalam lingkungan korporat.
Bentuk Pelatihan
- Diskusi dan kuliah interaktif.
- Latihan terbimbing serta praktik langsung.
- Penerapan konsep dalam lingkungan laboratorium nyata.
Opsi Penyesuaian Materi Pelatihan
- Jika Anda menginginkan pelatihan yang disesuaikan secara khusus, silakan hubungi kami untuk pengaturannya.
Kerangka Materi
Konsep Dasar OpenClaw serta Model Keamanannya
- Apa itu OpenClaw, batasan kemampuannya, serta situasi di mana penggunaannya paling efektif.
- Elemen inti: agen, alat, skill, memori, konektor, serta mekanisme persetujuan tindakan.
- Realitas dunia usaha: kepekaan data, pemisahan lingkungan, dan pengaturan default yang aman.
Pengaturan Awal, Konfigurasi, serta Penjalanan Agen Pertama
- Persiapan awal: verifikasi kebutuhan Node.js, Git, kunci API, serta struktur folder proyek.
- Proses instalasi OpenClaw, pemeriksaan hasilnya, serta pengenalan struktur proyek secara menyeluruh.
- Mengkoneksikan OpenClaw ke penyedia LLM, mengatur konfigurasi utama, serta memverifikasi konektivitas jaringan.
- Menjalankan agen percontohan dalam mode baca-saja sebelum akhirnya menambahkan izin untuk tindakan penulisan terkontrol.
Pemanfaatan Alat Bawaan serta Pola Prompt yang Efektif
- Penggunaan alat-alat umum: pengelolaan file, perintah shell, dan tugas sederhana berbasis web.
- Format prompt untuk memastikan eksekusi sesuai rencana: penetapan batasan operasional, penyusunan langkah-langkah kerja, serta prosedur konfirmasi tindakan.
- Cara meninjau hasil kerja agen, panggilan terhadap alat, dan jejak aktivitasnya untuk mendeteksi masalah sejak dini.
Skill dan Penggunaan Memori Secara Praktis
- Cara menambahkan serta mengkonfigurasi skill baru guna menciptakan alur kerja terstandarisasi.
- Pokok memori: apa saja yang sebaiknya disimpan, hal-hal yang mesti dihindari, dan prosedur reset secara aman.
- Latihan nyata: merancang alur kerja kecil yang mengandalkan penggunaan memori dengan bijaksana (disertai syarat akhir eksekusi yang jelas).
Pembuatan serta Pengujian Skill Kustom
- Struktur skill, elemen input/output, serta mekanisme pendeteksian dan pelaksanaan skill oleh OpenClaw.
- Pembentukan skill sederhana yang berorientasi bisnis (misalnya: merangkum isi beberapa laporan lalu menyajikannya dalam bentuk ringkasan singkat).
- Strategi pengujian: contoh masukan, hasil diharapkan, penanganan kesalahan, serta dokumentasi pendamping.
Integrasi Sistem, Operasional Terbaik, dan Tahapan Selanjutnya
- Beragam pola integrasi: percakapan dan alur pengelolaan ticket di lingkungan sandbox yang terisolasi.
- Pembentukan alur otomatisasi yang dapat direplikasi: penetapan pemicu, tindakan spesifik, mekanisme verifikasi, persetujuan aktivitas, serta prosedur peralihan tugas kepada manusia.
- Pokok operasional dasar: pencatatan aktivitas, pelacakan audit, manajemen konfigurasi, serta daftar pengecekan kesiapan untuk proyek pilot.
Persyaratan
- Mampu menggunakan perintah dasar di command line (pengelolaan folder, path, variabel lingkungan).
- Dapat menginstal dan menjalankan alat pengembangan di workstation masing-masing (Git, Node.js).
- Memiliki pengetahuan dasar JavaScript atau kemampuan skriping (mampu membaca serta melakukan perubahan kecil pada kode).
Target Peserta
- Pengembang dan insinyur otomatisasi yang ingin membuat asisten AI maupun alat bantu internal.
- Profesional IT dan operasional yang hendak mengotomatisasi tugas-tugas pendukung serta administratif rutin.
- Pemilik produk teknis serta pemimpin tim yang sedang mengevaluasi solusi agen AI berbasis self-hosted.
Kursus Pelatihan Terbuka membutuhkan minimal 5 peserta.
Kursus Pelatihan OpenClaw - Pemesanan
Kursus Pelatihan OpenClaw - Penyelidikan
OpenClaw - Permintaan Konsultasi
Kursus Mendatang
Kursus Terkait
Pengembangan Agen dengan Gemini 3 dan Google Antigravity
21 JamGoogle Antigravity merupakan lingkungan pengembangan aplikasi agen yang dirancang untuk membantu menciptakan agen otonom mampu melakukan perencanaan, penalaran, pemrograman, serta bertindak dengan memanfaatkan kemampuan multimodal Gemini 3.
Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional teknis tingkat lanjut yang ingin merancang, membangun, serta mengimplementasikan agen otonom menggunakan Gemini 3 dan lingkungan Antigravity.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, para peserta akan siap untuk:
- Membuat alur kerja otonom yang memanfaatkan Gemini 3 dalam proses penalaran, perencanaan, dan eksekusi.
- Mengembangkan agen di Antigravity yang mampu menganalisis tugas, menulis kode, serta berinteraksi dengan berbagai alat pendukung.
- Mengintegrasikan agen yang didorong oleh Gemini ke dalam sistem perusahaan dan API.
- Mengoptimalkan perilaku agen, tingkat keamanan, serta keandalannya dalam lingkungan kompleks.
Bentuk Pelaksanaan Kursus
- Demonstrasi dari para ahli disertai diskusi interaktif.
- Praktik langsung dalam pengembangan agen otonom.
- Implementasi praktis dengan memanfaatkan Antigravity, Gemini 3, serta alat cloud pendukung.
Pilihan Penyesuaian Kursus
- Jika tim Anda membutuhkan perilaku agen yang disesuaikan dengan konteks khusus atau integrasi kustom, silakan hubungi kami untuk menyesuaikan program ini.
Antigravity Lanjutan: Siklus Umpan Balik, Proses Pembelajaran & Penyimpanan Memori Jangka Panjang
14 JamGoogle Antigravity merupakan kerangka kerja tingkat lanjut yang digunakan untuk bereksperimen dengan agen-agen kompleks serta perilaku interaktif yang muncul dalam sistem terkomputerisasi.
Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, baik secara virtual maupun tatap muka, dan ditujukan bagi para profesional tingkat lanjut yang ingin merancang, menganalisis, serta mengoptimalkan agen-agen yang mampu menyimpan memori, memperbaiki diri melalui umpan balik, serta berevolusi seiring berjalannya waktu.
Setelah mengikuti kursus ini, peserta akan memperoleh kemampuan untuk:
- Merancang struktur memori jangka panjang agar agen dapat bertahan dalam sistem.
- Menerapkan siklus umpan balik yang efektif guna membentuk perilaku agen sesuai keinginan.
- Menilai trajektori pembelajaran serta kemungkinan penyimpangan dalam pengembangan model.
- Mengintegrasikan mekanisme memori ke dalam ekosistem multi-agen yang kompleks.
Format Pelaksanaan Kursus
- Diskusi dipandu oleh ahli sekaligus didampingi demonstrasi teknis.
- Aktivitas praktik melalui berbagai tantangan desain yang terstruktur.
- Penerapan konsep-konsep yang telah dipelajari pada lingkungan simulasi agen.
Opsi Penyesuaian Konten Kursus
- Jika organisasi Anda membutuhkan konten khusus atau contoh kasus tertentu, silakan hubungi kami untuk menyesuaikan pelatihan ini dengan kebutuhan Anda.
Integrasi Tingkat Lanjut Mastra: API, Alat Bantu, Data Perusahaan, dan Sistem Eksternal
21 JamMastra merupakan sebuah kerangka kerja yang mendukung integrasi antara agen AI, API, aplikasi perusahaan, serta sistem data eksternal.
Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para insinyur tingkat menengah yang ingin membangun integrasi yang andal, aman, dan dapat diskalakan antara agen Mastra dengan ekosistem perusahaan secara luas.
Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:
- Mengimplementasikan integrasi berbasis API antara agen Mastra dengan layanan eksternal.
- Menghubungkan sistem dan alat bantu pengelolaan data perusahaan ke dalam alur kerja otomatisasi yang digerakkan oleh agen AI.
- Menerapkan praktik terbaik dalam pertukaran data yang aman serta proses autentikasi.
- Merancang lapisan integrasi yang dapat diskalakan, mudah dipelihara, dan siap digunakan dalam lingkungan produksi.
Format Pelatihan
- Kuliah interaktif dan diskusi aktif.
- Latihan praktis dalam pembuatan integrasi serta penggunaan API.
- Implementasi langsung di laboratorium menggunakan skenario perusahaan nyata.
Opsi Kustomisasi Pelatihan
- Skenario API kustom, pemetaan sistem perusahaan, maupun workshop integrasi data dapat disediakan atas permintaan.
Agen AI Interaktif: Memori AgentCore, Penafsir Kode, dan Alat Peramban dalam Tindakan
14 JamAgentCore menyediakan mekanisme penyimpanan memori yang konsisten, penafsir kode yang aman, serta alat peramban yang memungkinkan agen AI menghadirkan pengalaman interaktif, dinamis, dan responsif terhadap konteks.
Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para praktisi teknis tingkat menengah hingga lanjut yang ingin merancang serta mengimplementasikan agen AI yang mampu mempertahankan konteks jangka panjang, melakukan perhitungan secara langsung, dan berinteraksi langsung dengan antarmuka pengguna web.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:
- Menerapkan memori AgentCore guna menciptakan alur kerja yang memperhatikan konteks dan kondisi saat ini.
- Memanfaatkan penafsir kode yang aman untuk melakukan perhitungan serta transformasi data secara dinamis.
- Mengintegrasikan alat peramban demi memperoleh data secara real-time serta berinteraksi dengan antarmuka pengguna.
- Merancang agen interaktif yang dapat digunakan dalam bidang analitik, layanan pelanggan, dan penelitian.
Bentuk Pelatihan
- Penyampaian materi secara interaktif disertai diskusi.
- Latihan praktis menggunakan mekanisme memori dan alat-alat AgentCore.
- Pembelajaran melalui studi kasus dalam konteks analitik, otomatisasi, serta layanan pelanggan.
Opsi Penyesuaian Kurikulum
- Untuk meminta penyusunan kurikulum khusus bagi pelatihan ini, silakan hubungi kami guna pengaturannya.
Mempercepat Penerapan Agen AI dengan AgentCore Runtime & Gateway
14 JamAgentCore Runtime & Gateway merupakan perpaduan layanan AWS yang memungkinkan pengemasan, penerapan, serta paparan agen AI secara aman ke lingkungan eksternal melalui integrasi yang terstandarisasi dengan sistem lain.
Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi tim teknis tingkat menengah yang ingin mengalihkan agen AI dari fase prototipe menuju produksi, khususnya melalui pemanfaatan AgentCore Runtime untuk implementasi serta Gateway untuk konektivitas aman dan integrasi API.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, para peserta akan mampu:
- Mengatur lingkungan AgentCore Runtime serta mengemas agen untuk siap diterapkan.
- Memaparkan agen melalui Gateway dengan endpoint yang telah diautentikasi dan memiliki batasan penggunaan.
- Mengintegrasikan alat serta API eksternal ke dalam alur kerja agen menggunakan kontrak teknis yang stabil.
- Melakukan pemantauan dan pencatatan aktivitas sistem, termasuk analisis penggunaan secara produksi.
Bentuk Pelaksanaan Pelatihan
- Diskusi interaktif dan paparan konseptual.
- Praktik langsung melalui laboratorium dengan fokus pada implementasi Runtime serta integrasi Gateway.
- Latihan aplikatif yang mengasah kemampuan dalam aspek keandalan, keamanan, dan pengembangan sistem.
Opsi Penyesuaian Materi Pelatihan
- Jika Anda menginginkan penyesuaian materi pelatihan khusus, silakan hubungi kami untuk mengaturnya.
Antigravity untuk Pengembang: Membangun Aplikasi yang Menggunakan AI sebagai Pusat
21 JamAntigravity merupakan platform pengembangan yang dirancang khusus untuk membangun aplikasi berbasis kecerdasan buatan dengan pendekatan 'agent-first'.
Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, baik secara virtual maupun tatap muka, dan ditujukan bagi para pengembang tingkat menengah yang ingin mengembangkan aplikasi nyata dengan memanfaatkan agen AI otonom di dalam lingkungan Antigravity.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Mengembangkan aplikasi yang memanfaatkan agen AI otonom serta terkoordinasi dengan baik.
- Memanfaatkan IDE Antigravity, editor, terminal, dan peramban untuk proses pengembangan secara menyeluruh.
- Mengelola alur kerja multi-agen menggunakan fitur Agent Manager.
- Mengintegrasikan kemampuan agen AI ke dalam sistem perangkat lunak produksi.
Bentuk Pelaksanaan Kursus
- Kombinasi penyampaian materi dan demonstrasi mendalam.
- Banyaknya latihan praktis beserta arahan yang diberikan instruktur.
- Implementasi nyata dalam lingkungan Antigravity secara langsung.
Opsi Penyesuaian Konten Kursus
- Jika Anda menginginkan konten yang disesuaikan dengan lingkungan pengembangan spesifik perusahaan, silakan hubungi kami untuk menyelenggarakan versi pelatihan yang diadaptasi khusus.
Memulai Penggunaan Google Antigravity: Pengenalan terhadap IDE Berbasis Agen
14 JamGoogle Antigravity merupakan lingkungan pengembangan berbasis agen yang dirancang untuk menyederhanakan alur kerja teknis melalui otomatisasi cerdas.
Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, baik secara virtual maupun tatap muka, dan ditujukan bagi para pemula yang ingin memahami dasar-dasar penggunaan Antigravity serta bagaimana lingkungan pengkodean berbasis agen dapat meningkatkan produktivitas.
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:
- Menginstal dan mengonfigurasi Google Antigravity.
- Menavigasi serta memahami tampilan Editor View maupun Manager View.
- Bekerja secara efektif dengan agen untuk mengotomatisasi tugas-tugas pengembangan yang sederhana.
- Memanfaatkan Antigravity dalam membuat, menyempurnakan, serta mengelola berkas proyek.
Metode Pelaksanaan Pelatihan
- Penjelasan dari instruktur yang disertai demonstrasi secara langsung.
- Latihan terarah yang menitikberatkan pada penerapan praktis penggunaan agen.
- Eksplorasi menyeluruh terhadap fitur utama Antigravity dalam lingkungan laboratorium khusus.
Opsi Penyesuaian Kurikulum
- Apabila Anda memerlukan versi khusus dari pelatihan ini, silakan hubungi kami untuk penyusunan program yang sesuai kebutuhan.
Antigravity untuk Otomatisasi Web dan Tugas Berbasis Browser
21 JamGoogle Antigravity merupakan platform yang memungkinkan pengguna membangun agen-agen yang mampu berinteraksi dengan aplikasi web, lingkungan browser, serta alur kerja multi-platform.
Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional tingkat menengah yang ingin mengembangkan, mengotomatisasi, serta menguji alur kerja berbasis browser dengan memanfaatkan Google Antigravity.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, para peserta akan mampu:
- Membuat agen yang dapat berinteraksi dengan aplikasi web melalui antarmuka browser.
- Mengotomatisasi alur kerja secara menyeluruh di dalam berbagai konteks browser.
- Memverifikasi dan mengatasi masalah perilaku agen dalam lingkungan yang didorong oleh antarmuka pengguna.
- Menerapkan strategi otomatisasi lintas-platform menggunakan Antigravity.
Bentuk Pelatihan
- Instruksi terarah yang didampingi dengan demonstrasi praktis.
- Aktivitas praktik dan latihan berbasis skenario secara langsung.
- Implementasi alur kerja agen dalam lingkungan laboratorium interaktif.
Opsi Kustomisasi Pelatihan
- Untuk kebutuhan pelatihan yang disesuaikan, silakan hubungi kami agar konten kursus dapat diadaptasikan sesuai tujuan Anda.
Membangun Agen AI Terkelola Penuh dengan AgentCore: Dari Konsep hingga Produksi
14 JamAgentCore mempermudah proses pembuatan, pengembangan, serta pemantauan agen AI terkelola penuh melalui rangkaian layanan terpadu yang dirancang khusus untuk penyebaran dalam skala besar.
Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi praktisi tingkat pemula hingga menengah yang ingin memperoleh pengalaman langsung dalam membuat agen AI siap pakai menggunakan AgentCore.
Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta diharapkan mampu:
- Memahami kemampuan inti AgentCore dalam pengembangan agen AI.
- Merancang serta mengonfigurasi agen AI sederhana dengan memanfaatkan layanan terkelola.
- Mengintegrasikan berbagai alur kerja guna meningkatkan fungsionalitas agen.
- Menerapkan serta memantau operasi agen AI di lingkungan produksi.
Bentuk Pelatihan
- Kuliah interaktif dan diskusi aktif.
- Praktikum langsung menggunakan layanan AgentCore.
- Latihan terstruktur mulai dari konsep agen hingga proses penerapannya.
Opsi Penyesuaian Materi Pelatihan
- Jika Anda menginginkan pelatihan khusus sesuai kebutuhan, silakan hubungi kami untuk pengaturannya.
Pengembangan Agen AI dengan Mastra
14 JamPelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para pengembang perangkat lunak tingkat menengah serta tim rekayasa yang ingin membangun sistem AI yang dapat diskalakan dan mudah diamati dengan menggunakan Mastra.
Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:
- Memahami arsitektur Mastra serta cara kerjanya dalam mengintegrasikan LLM dan API eksternal.
- Merancang serta menerapkan agen AI dan alur kerja menggunakan TypeScript.
- Memanfaatkan fitur observabilitas dan manajemen memori yang disediakan Mastra untuk memantau serta menyempurnakan kinerja agen.
- Mengimplementasikan aplikasi AI siap pakai dengan memanfaatkan fitur-fitur unggul dari kerangka kerja Mastra.
Debugging, Evaluasi, dan Penjaminan Kualitas Mastra untuk Agen AI
21 JamMastra merupakan sebuah kerangka kerja yang menyediakan berbagai alat sistematis untuk mengevaluasi, mendebug, serta memastikan keandalan agen AI dalam menjalankan alur kerja yang kompleks.
Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para praktisi tingkat menengah yang ingin menguji perilaku agen secara menyeluruh, meningkatkan keandalannya, serta menerapkan proses evaluasi yang terukur.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Menerapkan teknik debugging untuk mengidentifikasi dan memperbaiki masalah dalam perilaku agen.
- Menilai agen menggunakan metrik, tolok ukur, serta skor kualitas yang jelas.
- Membangun alat dan alur kerja untuk memantau tingkat keandalan, perubahan perilaku, maupun fenomena halusinasi pada agen.
- Merancang strategi penjaminan kualitas guna menjamin kinerja agen yang konsisten dan dapat diprediksi.
Bentuk Pelatihan
- Ceramah interaktif serta diskusi aktif.
- Latihan praktis dalam mendebug dan mengevaluasi agen AI.
- Analisis langsung di laboratorium mengenai perilaku agen dengan memanfaatkan alat observabilitas.
Opksi Kustomisasi Pelatihan
- Skenario pengujian keandalan khusus serta metode penjaminan kualitas sesuai industri dapat disesuaikan atas permintaan peserta.
Mastra Ops & Teknik Produksi: Menyebarkan dan Menskalakan Agen AI
21 JamMastra merupakan kerangka operasional yang dirancang untuk menyederhanakan proses penyebaran, penskalaan, serta pengelolaan siklus hidup agen AI di lingkungan produksi.
Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional teknis tingkat menengah hingga mahir yang ingin menerapkan agen AI secara andal dan efisien dalam sistem produksi.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Menyebarkan agen AI berbasis Mastra ke lingkungan produksi yang terkontrol.
- Melakukan penskalaan agen secara horizontal maupun vertikal dengan memanfaatkan fitur khusus platform tersebut.
- Membuat saluran observabilitas untuk memantau perilaku dan kinerja agen AI.
- Mengoptimalkan konfigurasi runtime guna mengurangi latensi, biaya, serta risiko operasional.
Format Pelatihan
- Kuliah interaktif dan diskusi.
- Latihan praktis yang mengasah kemampuan melalui skenario penyebaran nyata.
- Implementasi langsung di laboratorium dengan menggunakan lingkungan berbasis kontainer dan sistem orkestrasi.
Opsi Kustomisasi Pelatihan
- Topik, latihan praktis, maupun skenario industri tertentu dapat disesuaikan sesuai permintaan peserta.
Otomatisasi Alur Kerja Mastra & Koordinasi Multi-Agen
21 JamMastra merupakan sebuah framework yang memungkinkan otomatisasi alur kerja yang kompleks serta koordinasi antar berbagai agen AI dalam sistem terdistribusi.
Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, baik secara virtual maupun tatap muka, dan ditujukan bagi para praktisi tingkat menengah yang ingin merancang serta mengelola alur kerja multi-agen dalam skala besar.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan memperoleh kemampuan untuk:
- Merancang alur kerja yang kompleks dengan memanfaatkan fitur koordinasi yang disediakan Mastra.
- Mengoordinasikan berbagai agen yang menjalankan tugas secara paralel atau saling bergantung.
- Menerapkan alat pemantauan serta debugging untuk proses eksekusi alur kerja.
- Mengoptimalkan logika koordinasi agar lebih andal, efisien, dan meningkatkan produktivitas otomatisasi.
Bentuk Pelaksanaan Kursus
- Diskusi dan paparan interaktif oleh instruktur.
- Latihan praktis dalam merancang alur kerja serta mengotomatisasikannya.
- Implementasi langsung di lingkungan laboratorium virtual yang berbasis kontainer.
Opsi Penyesuaian Kursus
- Kami dapat menyediakan skenario otomatisasi, integrasi enterprise, atau pola alur kerja sesuai permintaan peserta.
Mengelola Alur Kerja Agen di Google Antigravity: Koordinasi, Perencanaan, dan Artefak
14 JamGoogle Antigravity merupakan platform pengembangan yang berfokus pada agen, digunakan untuk mengkoordinasikan, mengawasi, serta menyelaraskan alur kerja otomatisasi dan pemrograman berbasis kecerdasan buatan.
Pelatihan online langsung ini diselenggarakan oleh instruktur khususnya ditujukan bagi para profesional tingkat menengah yang ingin merancang, mengatur, serta mengoptimalkan alur kerja multi-agen di dalam Google Antigravity.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Mengonfigurasi tugas serta alur koordinasi antar agen melalui antarmuka Manager.
- Menghasilkan dan memahami berbagai artefak Antigravity, seperti daftar tugas, rencana kerja, log aktivitas, serta rekaman sesi browser.
- Menerapkan strategi verifikasi guna menjamin bahwa setiap tindakan agen bersifat transparan dan mudah diaudit.
- Mengoptimalkan kolaborasi antar banyak agen untuk menyelesaikan tugas pengembangan maupun operasional yang kompleks.
Metode Pelatihan
- Penyampaian materi disertai demonstrasi praktis.
- Latihan berbasis skenario yang mengacu pada tantangan alur kerja nyata.
- Praktik langsung dalam lingkungan Antigravity yang aktif.
Opsi Penyesuaian Kurikulum
- Apabila Anda memerlukan versi khusus dari pelatihan ini, silakan hubungi kami untuk membahas opsi penyesuaiannya.
Menguji dan Memverifikasi Kode yang Dihasilkan Agen: Jaminan Kualitas dalam Antigravity
14 JamAntigravity merupakan sebuah framework yang mewadahi alur kerja pengembangan berbasis agen secara canggih.
Pelatihan online langsung ini diselenggarakan oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional tingkat menengah hingga lanjut yang ingin memverifikasi, menguji, serta melindungi keluaran yang dihasilkan oleh agen AI dalam lingkungan Antigravity.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Menilai tingkat akurasi serta keamanan kode yang dihasilkan agen.
- Menggunakan teknik terstruktur guna memverifikasi tugas-tugas yang dilakukan agen.
- Menganalisis rekaman aktivitas browser serta melacak kegiatan agen secara efektif.
- Menerapkan prinsip-prinsip QA dan keamanan untuk memastikan keandalan alur kerja agen.
Format Pelatihan
- Diskusi teknis dan penjelasan dari instruktur.
- Latihan praktik yang berfokus pada pengujian alur kerja agen nyata.
- Pengujian dan validasi langsung dalam lingkungan laboratorium terkendali.
Opsi Kustomisasi Pelatihan
- Penyesuaian skenario, alur kerja, serta contoh pengujian dapat dilakukan atas permintaan.