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 conformidade 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 conformidade: valide todas as restrições de segurança da informação, risco e conformidade 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. Definir parâmetros do experimento: defina os parâmetros do experimento e os objetivos de otimização com base nos requisitos do caso de uso:

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

  4. Design e configuração do experimento:

    Você pode abordar essa etapa usando a configuração manual ou um caminho agêntico automatizado:

    Opção A: design manual do experimento e configuração heurística:

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

    2. Crie métricas de avaliador e implemente o harness de avaliação de acordo com elas.

    3. Configure os hiperparâmetros heurísticos e inicie o experimento.

    Opção B: caminho agêntico alternativo: use o framework de codificação agêntica de sua preferência (CLI do Gemini, Antigravity etc.) com os arquivos de habilidades do AlphaEvolve para criar o experimento, criar o harness de avaliação e configurar os parâmetros heurísticos.

  5. Execução e análise:

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

    2. Analisar: revise os resultados.

  6. Iterar:

    1. Itere no experimento inicial conforme necessário, ajustando o contexto, os blocos de evolução 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.