Lineamientos de implementación de casos de uso

Una vez que hayas decidido que un caso de uso de optimización es adecuado para AlphaEvolve, sigue estos pasos para implementar el caso de uso y ejecutar los experimentos necesarios:

  1. Configuración y cumplimiento del entorno:

    1. Configura los entornos: Configura los entornos de Gemini Enterprise o Discovery Engine 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 surgen problemas de convergencia.

    2. Análisis: Revisa los resultados de forma exhaustiva.

  6. Iterar:

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