Чему вы научитесь
- Проектировать архитектуру автономных AI-агентов на платформе Google Antigravity 2.0 и разворачивать их в производственной среде.
- Настраивать AGY CLI: управлять сессиями, контекстным окном, кредитами и профилями безопасного Sandbox-окружения через `permissions.json`.
- Кодифицировать стандарты и регламенты разработки в файлах `AGENTS.md` и разрабатывать кастомные Скиллы (`SKILL.md`) для автоматизации инженерных задач.
- Интегрировать внешние базы данных, CVE-сервисы и корпоративные API через протокол Model Context Protocol (MCP).
- Строить мульти-агентные системы с параллельным выполнением задач: делегировать задачи специализированным сабагентам и управлять Hooks и Sidecars.
- Анализировать артефакты код-ревью, читать Implementation Plans, Walkthroughs и Diffs прямо в боковой панели.
- Проводить Troubleshooting агентских сбоев в CI-пайплайнах, устранять зацикливания и настраивать Enterprise-аудит.
О курсе
Курс посвящен проектированию, развертыванию и оркестрации автономных AI-агентов производственного уровня на базе стека Google Antigravity 2.0. Учащиеся осваивают полный инженерный цикл: от работы с AGY CLI и конфигурации агента в изолированном Sandbox-окружении до интеграции внешних сервисов по протоколу Model Context Protocol (MCP) и построения мульти-агентных систем с параллельным выполнением задач.
Обучение построено вокруг создания единого сквозного проекта - автономного сервиса код-ревью и авто-рефакторинга CodeGuardian AGY, который к концу курса умеет:
- Автоматически проводить статический анализ и авто-стили Pull Request по регламентам
AGENTS.md. - Генерировать структурированные Markdown-артефакты (Implementation Plans, Walkthroughs, Diffs).
- Проверять код на CVE-уязвимости через внешние базы данных по протоколу MCP.
- Распараллеливать задачи между специализированными сабагентами (
security-reviewer,performance-reviewer,style-reviewer). - Работать в изолированном Sandbox-окружении с настроенными правилами доступа (
permissions.json).
Разделы курса
Модуль 1: Основы Antigravity 2.0, CLI и Архитектура Агента
Архитектурный обзор платформы, установка и авторизация AGY CLI, управление сессиями и контекстным окном, режимы работы и кредиты, изоляция в Sandbox.
Модуль 2: Управление поведением - Rules, Workflows и Слэш-команды
Кодификация стандартов разработки в AGENTS.md, кастомные воркфлоу, встроенные слэш-команды AGY CLI (/agents, /codesearch, /diff), миграция с GCLI / Firebase Studio.
Модуль 3: Генерация и Отображение Артефактов Ревью
Система артефактов Antigravity: Implementation Plan, Walkthrough, Diffs и Screenshots. Интерактивное отображение в Antigravity IDE, записи прохождения тестов.
Модуль 4: Скиллы, Плагины и Протокол MCP
Разработка и регистрация кастомных Скиллов (SKILL.md), архитектура плагинов, стандарт Model Context Protocol (MCP) в SDK, CLI и IDE - отладка и интеграции с внешними сервисами.
Модуль 5: Распределенная Оркестрация - Subagents, Hooks и Sidecars
Мульти-агентная архитектура Subagents, параллельные фоновые задачи, реактивный перехват событий (Hooks), сопутствующие сервисы (Sidecars).
Модуль 6: IDE-Интерфейс, Браузерный Sandbox, Enterprise и Troubleshooting
Интеграция с Antigravity IDE и Side Panel, изолированный браузерный Sandbox, Enterprise-аудит и устранение зацикливаний, Troubleshooting сбоев в CI.
Задания курса и формат обучения
Каждый урок содержит разбор реального инженерного кейса из разработки CodeGuardian AGY, квизы с авто-проверкой и практические задания на написание кода.
Итоговый экзамен - комплексный финальный тест из 20 инженерных кейсов.
Для кого этот курс
Начальные требования
Крайне желательно:
- Опыт работы в Linux CLI (навигация по файловой системе, работа с переменными окружения, запуск процессов)
- Базовое владение Git: коммиты, ветки, Pull Request'ы
- Понимание архитектуры ПО: что такое микросервисы, REST API, CI/CD-пайплайны
- Умение читать и писать код хотя бы на одном из языков: Python, TypeScript, Go или C++
- Доступ к учетной записи Google и возможность установить AGY CLI (инструкции по установке - в первом уроке курса)
Опыт работы с AI-инструментами или большими языковыми моделями (LLM) не требуется - все необходимые концепции разобраны внутри курса.
Как проходит обучение
Курс состоит из 6 модулей и 17 практических уроков. Каждый урок включает:
- Разбор реального кода - работа с производственными компонентами сквозного проекта CodeGuardian AGY: анализ артефактов, поиск багов, рефакторинг
- Квизы с авто-проверкой - инженерные вопросы с выбором ответа по пройденному материалу
- Практические задания на написание кода - задачи с примерами входных/выходных данных и авто-проверкой решения
Обучение завершается комплексным итоговым тестом из 20 инженерных кейсов.
Программы и инструменты, используемые в курсе:
- AGY CLI и Antigravity IDE (устанавливается бесплатно)
- Стандартная Linux/macOS/WSL-среда
- Git и любой текстовый редактор для работы с файлами конфигурации (
AGENTS.md,SKILL.md,permissions.json)
Весь курс - текстовый формат с диаграммами и фрагментами кода. Дополнительного ПО не требуется - все инструменты устанавливаются вместе с AGY CLI.
Программа курса
В курс входят
- 21 урок
- 69 тестов
- 11 интерактивных задач
Наши преподаватели
Что вы получаете
- - Завершенный проект в портфолио - полностью рабочий сервис CodeGuardian AGY, готовый к интеграции в инфраструктуру реальной команды.
- - Бессрочный доступ к материалам курса - все уроки, задания и обновления контента доступны без ограничений по времени.
- - Сертификат Stepik о прохождении курса (выдается после успешного завершения всех уроков и итогового теста).
- - Практические навыки работы с AGY CLI, Antigravity IDE, протоколом MCP и мульти-агентной оркестрацией, применимые в реальных проектах уже с первого дня.