使用情形实现指南

确定优化应用场景非常适合 AlphaEvolve 后，请按照以下步骤实现该应用场景并运行所需的实验：

  1. 环境设置和合规性：

    1. 配置环境：设置 Gemini Enterprise 或 Discovery Engine 环境以及 AlphaEvolve 服务账号。

    2. 合规性检查：验证适用于与您的应用场景和行业相关的环境的所有信息安全、风险和合规性限制。

  2. 初始入门：通过运行教程 Colab 熟悉 AlphaEvolve 的工作原理。

  3. 定义实验参数：根据您的应用场景要求定义实验参数和优化目标：

    1. 您的优化目标是什么？
    2. 应使用哪种编程语言？
    3. 您的设计空间是什么？您的限制是什么？

  4. 实验设计和配置：

    您可以通过手动配置或自动智能体路径来完成此阶段：

    选项 A：手动实验设计和启发式配置：

    1. 制定初始种子程序，添加上下文，并使用适当的 #EVOLVE-BLOCKS 进行标记。

    2. 设计评估器指标并相应地实现评估框架。

    3. 配置启发式超参数并开始实验。

    选项 B：替代智能体路径：使用您选择的智能体编码框架（Gemini CLI、Antigravity 等）以及 AlphaEvolve 技能文件来设计实验、构建评估框架和配置启发式参数。

  5. 执行和分析：

    1. 监控：密切观察实验，并检查可能出现的任何收敛问题。

    2. 分析：彻底查看结果。

  6. 重新生成：

    1. 根据初始运行的结果，通过调整上下文、演化块和评估指标，根据需要对初始实验进行重新生成。

    2. 大多数有趣的 AlphaEvolve 应用场景都需要运行多次启发式算法才能获得最佳结果。