AlphaEvolve でテストを開始するには、次のワークフローをおすすめします。
環境の初期化を完了する
[スタートガイド] ページを使用して、すべての前提条件を完了し、環境を初期化します。
基礎的な検証を行う
続行する前に、Google Cloudで AlphaEvolve を使ってみる Codelab を完了してください。このステップにより、ドメイン固有のターゲットに進む前に、トランスポート層、ブロック構文、ローカル ランタイム検証がエラーなしでスムーズに実行されます。
テスト設計を実施する
エージェント統合パスウェイまたは手動統合パスウェイのいずれかを選択します。
エージェント統合: エージェント コーディング ツールを使用する場合は、組み込みの Skills パイプラインを実行して、設定とテスト設計をプログラムで確認します。
手動統合: エージェント ツールを使用していない場合は、Codelab を参照し、次の操作を行ってテストを手動で作成します。
シードコードのベースラインを準備する
プログラム ガイドラインに沿って初期ベースライン コードを作成し、配置戦略を使用して、リファクタリングの対象となる特定のロジック セグメントまたはサブルーチンの周囲に明示的な
EVOLVE-BLOCKコメント マーカーを配置します。評価ハーネス関数を構築する
クライアントサイドまたはサーバーサイドの実行ループを記述して、AlphaEvolve からミューテーションされたコードブロックを受信し、安全に実行して、ビジネス指標を計算します。評価ツールは、1 つ以上の指標の構造化された辞書を返して、AlphaEvolve に明示的な検索勾配方向を提供する必要があります。評価ツールの設計ページに記載されているコア ガイドラインを使用します。
問題の定義を文書化する
構成内で、背景の詳細、関連するドメイン コンテキスト ルール、運用システムのハード制約を指定して、正確なプロブレム ステートメントを定義します。コンテキストとプロンプトの構成ガイドラインページのガイドラインを使用します。
テストの構成を選択する
ターゲットとする LLM 混合、プログラム生成の最大制限、最適な実行同時実行しきい値など、ランタイム ハイパーパラメータ構成を指定します。データと同時実行のページのガイドラインを使用します。
実行をモニタリングする
最適化テストを開始し、連続する世代にわたってリアルタイムのフィットネス スコアを追跡します。推奨される評価予算は、約 100 個のプログラムから始まり、難しい問題の場合は数千個までスケールアップします。約 1, 500 回の候補プログラムの評価後に評価指標に明確な軌跡が表示されない場合は、実行ループを一時停止して、問題定義のコンテキストを調整するか、ソフトペナルティ制約を調整します。
本番環境に統合する
検索が正常に収束したら、履歴テーブルから最適なプログラム候補（またはマルチ指標の運用上のトレードオフに応じて n 番目に最適なバリアント）を取得し、システム アーキテクチャに直接実装します。
最適化の複雑さ、依存関係スタック、スケール要件が拡大するにつれて、ローカル プロセス空間からクラスタ ツールキット ベースのインフラストラクチャ設定に切り替えて、高度なエンタープライズ規模のコンピューティング ニーズに対応します。