Wenn Sie sich entschieden haben, dass ein Optimierungsanwendungsfall für AlphaEvolve geeignet ist, gehen Sie so vor, um den Anwendungsfall zu implementieren und die erforderlichen Tests auszuführen:
Umgebungseinrichtung und Compliance:
Umgebungen konfigurieren: Richten Sie die Gemini Enterprise- oder Discovery Engine-Umgebungen und die AlphaEvolve-Dienstkonten ein.
Compliance-Prüfung: Validieren Sie alle Einschränkungen in Bezug auf Informationssicherheit, Risiken und Compliance, die für die Umgebungen gelten, die für Ihren Anwendungsfall und Ihre Branche relevant sind.
Erstes Onboarding: Machen Sie sich mit der Funktionsweise von AlphaEvolve vertraut, indem Sie die Tutorial-Colabs ausführen.
Testparameter definieren: Definieren Sie die Testparameter und Optimierungsziele basierend auf den Anforderungen Ihres Anwendungsfalls:
- Was ist Ihr Optimierungsziel?
- Welche Programmiersprache sollte verwendet werden?
- Wie sieht Ihr Designbereich aus und welche Einschränkungen gibt es?
Testdesign und -konfiguration:
Sie können diese Phase entweder über eine manuelle Konfiguration oder einen automatisierten agentischen Pfad angehen:
Option A: Manuelles Testdesign und heuristische Konfiguration:
Formulieren Sie das erste Seed-Programm, fügen Sie Kontext hinzu und taggen Sie es mit den entsprechenden
#EVOLVE-BLOCKS.Bewertungsmesswerte entwerfen und die Bewertungsumgebung entsprechend implementieren.
Konfigurieren Sie heuristische Hyperparameter und starten Sie den Test.
Option B: Alternativer agentischer Pfad: Verwenden Sie das agentische Coding-Framework Ihrer Wahl (Gemini CLI, Antigravity usw.) zusammen mit den AlphaEvolve-Skill-Dateien, um Ihren Test zu entwerfen, die Evaluierungsumgebung zu erstellen und die heuristischen Parameter zu konfigurieren.
Ausführung und Analyse:
Beobachten: Behalten Sie Ihren Test im Auge und achten Sie auf mögliche Konvergenzprobleme.
Analysieren: Prüfen Sie die Ergebnisse gründlich.
Iterieren:
Iterieren Sie den ersten Test nach Bedarf, indem Sie den Kontext, die Entwicklungsblöcke und die Bewertungsmesswerte basierend auf den Ergebnissen des ersten Durchlaufs anpassen.
Für die meisten interessanten AlphaEvolve-Anwendungsfälle sind mehrere heuristische Durchläufe erforderlich, um optimale Ergebnisse zu erzielen.