Diretrizes de implementação de casos de uso

Depois de decidir que um caso de uso de otimização é adequado para o AlphaEvolve, siga estas etapas para implementar o caso de uso e executar os experimentos necessários:

  1. Configuração e compliance do ambiente:

    1. Configurar ambientes: configure os ambientes do Gemini Enterprise ou do mecanismo de descoberta e as contas de serviço do AlphaEvolve.

    2. Verificação de compliance: valide todas as restrições de segurança da informação, risco e compliance aplicáveis aos ambientes relevantes para seu caso de uso e setor.

  2. Integração inicial: familiarize-se com o funcionamento do AlphaEvolve executando os colabs do tutorial.

  3. Defina os parâmetros do experimento e os objetivos de otimização com base nos requisitos do seu caso de uso:

    1. Qual é seu objetivo de otimização?
    2. Qual linguagem de programação deve ser usada?
    3. Qual é o espaço de design e quais são as restrições?

  4. Criação e configuração de experimentos:

    É possível abordar essa etapa com uma configuração manual ou um caminho de agente automatizado:

    Opção A: design manual de experimentos e configuração heurística:

    1. Formule o programa inicial de sementes, adicione contexto e marque com #EVOLVE-BLOCKS adequados.

    2. Projete métricas de avaliação e implemente o mecanismo de avaliação de acordo com elas.

    3. Configure os hiperparâmetros heurísticos e inicie o experimento.

    Opção B: caminho alternativo de agente: use a estrutura de programação de agente de sua escolha (CLI do Gemini, Antigravity etc.) com os arquivos de habilidades do AlphaEvolve para projetar seu experimento, criar o arnês de avaliação e configurar os parâmetros heurísticos.

  5. Execução e análise:

    1. Monitorar: observe seu experimento de perto e verifique se há problemas de convergência.

    2. Analisar: revise os resultados com atenção.

  6. Iterar:

    1. Itere o experimento inicial conforme necessário, ajustando o contexto, evoluindo os blocos e as métricas de avaliação com base nos resultados da execução inicial.

    2. A maioria dos casos de uso mais interessantes do AlphaEvolve exige mais de uma execução heurística para gerar resultados ideais.