Lineamientos de implementación de casos de uso

Una vez que decidas que un caso de uso de optimización es adecuado para AlphaEvolve, sigue estos pasos para implementarlo y ejecutar los experimentos necesarios:

  1. Configuración del entorno y cumplimiento:

    1. Configura los entornos: Configura los entornos de Gemini Enterprise o del motor de descubrimiento y las cuentas de servicio de AlphaEvolve.

    2. Verificación de cumplimiento: Valida las restricciones de seguridad de la información, riesgo y cumplimiento aplicables a los entornos que son relevantes para tu caso de uso y sector.

  2. Incorporación inicial: Familiarízate con el funcionamiento de AlphaEvolve ejecutando los Colabs del instructivo.

  3. Define los parámetros del experimento: Define los parámetros del experimento y los objetivos de optimización según los requisitos de tu caso de uso:

    1. ¿Cuál es tu objetivo de optimización?
    2. ¿Qué lenguaje de programación se debe usar?
    3. ¿Cuál es tu espacio de diseño y cuáles son tus restricciones?

  4. Diseño y configuración del experimento:

    Puedes abordar esta etapa a través de la configuración manual o de una ruta de agente automatizada:

    Opción A: Diseño manual del experimento y configuración heurística:

    1. Formula el programa inicial de inicialización, agrega contexto y etiqueta con #EVOLVE-BLOCKS apropiado.

    2. Diseña métricas de evaluador y, luego, implementa el arnés de evaluación en consecuencia.

    3. Configura los hiperparámetros heurísticos y comienza el experimento.

    Opción B: Ruta de agente alternativa: Usa el marco de codificación de agente que prefieras (Gemini CLI, Antigravity, etcétera) junto con los archivos de habilidades de AlphaEvolve para diseñar tu experimento, compilar el arnés de evaluación y configurar los parámetros heurísticos.

  5. Ejecución y análisis:

    1. Supervisión: Observa el experimento de cerca y verifica si hay problemas de convergencia que puedan surgir.

    2. Análisis: Revisa los resultados en detalle.

  6. Itera:

    1. Itera en el experimento inicial según sea necesario ajustando el contexto, los bloques de evolución y las métricas de evaluación según los resultados de la ejecución inicial.

    2. Los casos de uso más interesantes de AlphaEvolve requerirán más de una ejecución heurística para obtener resultados óptimos.