Wenn Sie entschieden haben, dass ein Optimierungsanwendungsfall gut zu AlphaEvolve passt, führen Sie die folgenden Schritte aus, um den Anwendungsfall zu implementieren und die erforderlichen Tests auszuführen:
Umgebungseinrichtung und Compliance:
Umgebungen konfigurieren: Richten Sie die Gemini Enterprise- oder Discovery Engine-Umgebungen und AlphaEvolve-Dienstkonten ein.
Compliance-Prüfung: Prüfen Sie alle Infosec-, Risiko- und Compliance-Beschränkungen, die für die Umgebungen gelten, die für Ihren Anwendungsfall und Ihre Branche relevant sind.
Erste Schritte: Machen Sie sich mit der Funktionsweise von AlphaEvolve vertraut, indem Sie die Colab-Tutorials ausführen.
Testparameter definieren: Definieren Sie Ihre Testparameter und Optimierungsziele basierend auf den Anforderungen Ihres Anwendungsfalls:
- Was ist Ihr Optimierungsziel?
- Welche Programmiersprache soll verwendet werden?
- Was ist Ihr Designraum und was sind Ihre Einschränkungen?
Testdesign und -konfiguration:
Sie können diese Phase entweder durch manuelle Konfiguration oder einen automatisierten agentischen Pfad angehen:
Option A: Manuelles Testdesign und heuristische Konfiguration:
Formulieren Sie das anfängliche Seed-Programm, fügen Sie Kontext hinzu und taggen Sie es mit den entsprechenden
#EVOLVE-BLOCKS.Entwerfen Sie Evaluator-Messwerte und implementieren Sie die Evaluierung entsprechend.
Konfigurieren Sie heuristische Hyperparameter und starten Sie den Test.
Option B: Alternativer agentischer Pfad: Verwenden Sie Ihr bevorzugtes agentisches Codierungs-Framework (Gemini CLI, Antigravity usw.) zusammen mit den AlphaEvolve-Fähigkeitsdateien, um Ihren Test zu entwerfen, die Evaluierung zu erstellen und die heuristischen Parameter zu konfigurieren.
Ausführung und Analyse:
Beobachten: Beobachten Sie Ihren Test genau und prüfen Sie, ob Konvergenzprobleme auftreten.
Analysieren: Prüfen Sie die Ergebnisse gründlich.
Iterieren:
Iterieren Sie bei Bedarf den ursprünglichen Test, indem Sie den Kontext, die Evolve-Blöcke und die Evaluierungsmesswerte basierend auf den Ergebnissen der ersten Ausführung anpassen.
Für die meisten interessanten AlphaEvolve-Anwendungsfälle sind mehr als eine heuristische Ausführung erforderlich, um optimale Ergebnisse zu erzielen.