플랫폼을 빠르게 시작하려면 구조화된 5단계 워크플로를 따르세요.
환경 초기화 완료: 시작하기 페이지를 사용하여 모든 기본 요건을 완료하고 환경을 초기화합니다.
기본 검증 실행: Codelabs 섹션으로 이동하여 최소한 Circle Packing Codelab을 실행합니다. 이 단계를 통해 도메인별 타겟으로 이동하기 전에 전송 계층, 블록 구문, 로컬 런타임 검증이 오류 없이 원활하게 실행됩니다.
실험 설계 실행: 에이전트 또는 수동 통합 경로 중에서 선택합니다.
에이전트 통합: 에이전트 코딩 도구를 사용하는 경우 기본 제공 기술 파이프라인을 실행하여 설정을 살펴보고 프로그래매틱 방식으로 실험을 설계합니다.
수동 통합: 에이전트 도구를 사용하지 않는 경우 Codelab을 참고하고 다음 작업을 실행하여 실험을 수동으로 구성합니다.
시드 코드 기준선 준비: 프로그램 가이드라인에 따라 초기 기준선 코드를 작성하고, 배치 전략을 사용하여 리팩터링할 특정 로직 세그먼트 또는 서브루틴 주위에 명시적
EVOLVE-BLOCK주석 마커를 엄격하게 배치합니다.평가자 하네스 함수 빌드: AlphaEvolve에서 변형된 코드 블록을 수신하고, 안전하게 실행하고, 비즈니스 측정항목을 계산하는 클라이언트 측 또는 서버 측 실행 루프를 작성합니다. 평가자는 하나 이상의 측정항목의 구조화된 사전을 반환하여 AlphaEvolve에 명시적인 검색 기울기 방향을 제공해야 합니다. 평가자 설계 페이지에 나열된 핵심 가이드라인을 사용합니다.
문제 정의 문서화: 구성 내에서 정확한 문제 설명 정의, 배경 세부정보, 관련 도메인 컨텍스트 규칙, 엄격한 운영 시스템 제약 조건 지정 컨텍스트 및 프롬프트 구성 가이드라인 페이지의 가이드라인을 사용하세요.
실험 구성 선택: 타겟 LLM 혼합, 최대 프로그램 생성 한도, 최적의 실행 동시성 기준점을 비롯한 런타임 하이퍼파라미터 구성을 지정합니다. 데이터 및 동시 실행 페이지의 가이드라인을 사용하세요.
실행 모니터링 및 프로덕션에 인계
최적화 실험을 시작하고 여러 세대에 걸쳐 실시간 피트니스 점수를 추적합니다. 권장 평가 예산은 프로그램 100개부터 시작하며 어려운 문제의 경우 수천 개까지 확장됩니다. 후보 프로그램 평가가 약 1,550회 진행된 후에도 평가 지표에 명확한 추세가 표시되지 않으면 실행 루프를 일시중지하여 문제 정의 컨텍스트를 개선하거나 소프트 페널티 제약 조건을 조정하세요.
프로덕션 통합
검색 수렴이 완료되면 기록 테이블에서 최적의 프로그램 후보 (또는 다중 측정항목 운영 트레이드오프에 따라 n번째로 우수한 변형)를 검색하여 시스템 아키텍처에 직접 구현합니다.
최적화 복잡성, 종속 항목 스택, 확장 요구사항이 확대되면 로컬 프로세스 공간에서 클러스터 툴킷 기반 인프라 설정으로 전환하여 고급 엔터프라이즈 규모 컴퓨팅 요구사항을 처리하세요.