Wenn Sie sich entschieden haben, dass ein Optimierungsanwendungsfall gut zu AlphaEvolve passt, gehen Sie so vor, um ihn zu implementieren und die erforderlichen Tests auszuführen:
Umgebung einrichten und Compliance:
Umgebungen konfigurieren: Richten Sie die Gemini Enterprise- oder Discovery-Engine-Umgebungen und AlphaEvolve-Dienstkonten ein.
Compliance-Prüfung: Prüfen Sie alle Einschränkungen in Bezug auf Informationssicherheit, Risiken und Compliance, die für die Umgebungen gelten, die für Ihren Anwendungsfall und Ihre Branche relevant sind.
Erste Schritte: Machen Sie sich mit der Funktionsweise von AlphaEvolve vertraut, indem Sie die Tutorial-Colabs ausführen.
Testparameter definieren: Definieren Sie Ihre Testparameter und Optimierungsziele basierend auf den Anforderungen Ihres Anwendungsfalls:
- Was ist Ihr Optimierungsziel?
- Welche Programmiersprache sollte verwendet werden?
- Was ist Ihr Designraum und was sind Ihre Einschränkungen?
Testdesign und ‑konfiguration:
Sie können diese Phase entweder durch manuelle Konfiguration oder durch einen automatisierten agentenbasierten 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.Entwerfen Sie Messwerte für die Evaluierung und implementieren Sie die Evaluierungsplattform entsprechend.
Konfigurieren Sie die heuristischen Hyperparameter und starten Sie den Test.
Option B: Alternativer agentischer Pfad: Verwenden Sie Ihr agentisches Programmierframework Ihrer Wahl (Gemini CLI, Antigravity usw.) zusammen mit den AlphaEvolve-Skill-Dateien, um Ihren Test zu entwerfen, die Evaluierungsplattform zu erstellen und die heuristischen Parameter zu konfigurieren.
Ausführung und Analyse:
Beobachten: Beobachten Sie den Test genau und prüfen Sie, ob Konvergenzprobleme auftreten.
Analysieren: Sehen Sie sich die Ergebnisse genau an.
Iterieren:
Wiederholen Sie den ersten Test nach Bedarf, indem Sie den Kontext, die Evolutionsblöcke und die Bewertungsmesswerte auf Grundlage der Ergebnisse des ersten Durchlaufs anpassen.
Für die meisten interessanten AlphaEvolve-Anwendungsfälle sind mehrere Heuristikläufe erforderlich, um optimale Ergebnisse zu erzielen.