Bonnes pratiques concernant les tests

Pour commencer à expérimenter avec AlphaEvolve, nous vous recommandons le workflow suivant :

  1. Initialiser l'environnement

    Utilisez la page Premiers pas pour remplir toutes les conditions préalables et initialiser votre environnement.

  2. Effectuer une validation de base

    Suivez l'atelier de programmation Premiers pas avec AlphaEvolve sur Google Cloud avant de continuer. Cette étape permet de s'assurer que vos couches de transport, votre syntaxe de bloc et votre validation d'exécution locale s'exécutent correctement sans erreur avant de passer à des cibles spécifiques au domaine.

  3. Exécuter la conception de votre test

    Choisissez entre une voie d'intégration agentique ou manuelle :

    • Intégration agentique : si vous utilisez des outils de codage agentiques, exécutez le pipeline de compétences intégré pour parcourir votre configuration et concevoir votre test de manière programmatique.

    • Intégration manuelle : si vous n'utilisez pas d'outils agentiques, consultez les ateliers de programmation et créez manuellement votre test en effectuant les actions suivantes :

      • Préparer la référence du code de départ

        Créez le code de référence initial en suivant les consignes du programme, en plaçant des marqueurs de commentaire EVOLVE-BLOCK explicites autour des segments de logique spécifiques ou des sous-routines ciblés pour la refactorisation à l'aide de la stratégie de placement.

      • Créer la fonction de harnais de l'évaluateur

        Écrivez une boucle d'exécution côté client ou côté serveur pour recevoir les blocs de code mutés d'AlphaEvolve, les exécuter de manière sécurisée et calculer les métriques métier. L'évaluateur doit renvoyer un dictionnaire structuré d'une ou plusieurs métriques pour fournir une direction de gradient de recherche explicite à AlphaEvolve. Utilisez les consignes de base listées sur la page Conception de l'évaluateur.

      • Documenter la définition du problème

        Définissez un énoncé précis du problème dans votre configuration, en spécifiant les informations de base, les règles de contexte de domaine pertinentes et les contraintes strictes du système opérationnel. Utilisez les consignes de la page Consignes de configuration du contexte et de l'invite.

      • Choisir la configuration de votre test

        Spécifiez la configuration de vos hyperparamètres d'exécution, y compris les combinaisons de LLM ciblées, les limites maximales de génération de programmes et les seuils de simultanéité d'exécution optimaux. Utilisez les consignes de la page Données et simultanéité.

  4. Surveiller l'exécution

    Lancez le test d'optimisation et suivez les scores de fitness en temps réel sur plusieurs générations. Les budgets d'évaluation recommandés commencent à environ 100 programmes et peuvent atteindre des milliers pour les problèmes difficiles. Si vos métriques d'évaluation ne montrent pas de trajectoire claire après environ 1 500 évaluations de programmes candidats, mettez en pause la boucle d'exécution pour affiner le contexte de définition de votre problème ou ajuster les contraintes de pénalité souples.

  5. Intégrer en production

    Une fois la convergence de la recherche réussie, récupérez le programme candidat optimal (ou la n-ième meilleure variante en fonction des compromis opérationnels multi-métriques) dans les tables d'historique et implémentez-le directement dans l'architecture de votre système.

À mesure que la complexité de l'optimisation, les piles de dépendances et les exigences d'échelle augmentent, passez de votre espace de processus local à la configuration de l'infrastructure basée sur le kit d'outils de cluster pour répondre aux besoins informatiques avancés à l'échelle de l'entreprise.