Dopo aver stabilito che un caso d'uso di ottimizzazione è adatto ad AlphaEvolve, segui questi passaggi per implementarlo ed eseguire gli esperimenti necessari:
Configurazione dell'ambiente e conformità:
Configura gli ambienti: configura gli ambienti Gemini Enterprise o Discovery Engine e gli account di servizio AlphaEvolve.
Controllo della conformità: convalida eventuali vincoli di sicurezza delle informazioni, rischio e conformità applicabili agli ambienti pertinenti al tuo caso d'uso e al tuo settore.
Onboarding iniziale: familiarizza con il funzionamento di AlphaEvolve eseguendo i colab tutorial.
Definisci i parametri dell'esperimento: definisci i parametri dell'esperimento e gli obiettivi di ottimizzazione in base ai requisiti del tuo caso d'uso:
- Qual è il tuo obiettivo di ottimizzazione?
- Quale linguaggio di programmazione deve essere utilizzato?
- Qual è il tuo spazio di progettazione e quali sono i tuoi vincoli?
Progettazione e configurazione dell'esperimento:
Puoi affrontare questa fase tramite la configurazione manuale o un percorso basato su agenti automatizzato:
Opzione A: progettazione manuale dell'esperimento e configurazione euristica:
Formula il programma di seed iniziale, aggiungi il contesto e tagga con
#EVOLVE-BLOCKSappropriati.Progetta le metriche di valutazione e implementa di conseguenza l'imbracatura di valutazione.
Configura gli iperparametri euristici e avvia l'esperimento.
Opzione B: percorso alternativo basato su agenti: utilizza il framework di codifica basato su agenti che preferisci (Gemini CLI, Antigravity e così via) insieme ai file di competenze AlphaEvolve per progettare l'esperimento, creare l'imbracatura di valutazione e configurare i parametri euristici.
Esecuzione e analisi:
Monitoraggio: osserva attentamente l'esperimento e verifica la presenza di eventuali problemi di convergenza.
Analisi: esamina attentamente i risultati.
Esegui l'iterazione:
Esegui l'iterazione sull'esperimento iniziale, se necessario, modificando il contesto, i blocchi di evoluzione e le metriche di valutazione in base ai risultati dell'esecuzione iniziale.
La maggior parte dei casi d'uso di AlphaEvolve più interessanti richiederà più di un'esecuzione euristica per ottenere risultati ottimali.