Lineamientos de implementación de casos de uso

Una vez que hayas decidido que un caso de uso de optimización es adecuado para AlphaEvolve, sigue estos pasos para implementarlo y ejecutar los experimentos necesarios:

  1. Configuración del entorno y cumplimiento:

    1. Configura entornos: Configura los entornos de Gemini Enterprise o Discovery Engine y las cuentas de servicio de AlphaEvolve.

    2. Verificación de cumplimiento: Valida las restricciones de seguridad de la información, riesgo y cumplimiento aplicables a los entornos que son relevantes para tu caso de uso y sector.

  2. Integración inicial: Ejecuta los Colabs del instructivo para familiarizarte con el funcionamiento de AlphaEvolve.

  3. Define los parámetros del experimento: Define los parámetros del experimento y los objetivos de optimización según los requisitos de tu caso de uso:

    1. ¿Cuál es tu objetivo de optimización?
    2. ¿Qué lenguaje de programación se debe usar?
    3. ¿Cuál es tu espacio de diseño y cuáles son tus restricciones?

  4. Diseño y configuración del experimento:

    Puedes abordar esta etapa a través de la configuración manual o una ruta de agentes automatizada:

    Opción A: Diseño manual del experimento y configuración heurística:

    1. Formular el programa de origen inicial, agregar contexto y etiquetar con el #EVOLVE-BLOCKS adecuado

    2. Diseñar métricas de evaluación y, luego, implementar el entorno de evaluación según corresponda

    3. Configura los hiperparámetros heurísticos y comienza el experimento.

    Opción B: Ruta alternativa de agentes: Usa el framework de programación de agentes que prefieras (Gemini CLI, Antigravity, etcétera) junto con los archivos de habilidades de AlphaEvolve para diseñar tu experimento, compilar el entorno de evaluación y configurar los parámetros heurísticos.

  5. Ejecución y análisis:

    1. Supervisa: Observa tu experimento de cerca y verifica si hay problemas de convergencia que puedan surgir.

    2. Analiza: Revisa los resultados con detenimiento.

  6. Itera:

    1. Itera en el experimento inicial según sea necesario ajustando el contexto, los bloques de evolución y las métricas de evaluación en función de los resultados de la ejecución inicial.

    2. La mayoría de los casos de uso interesantes de AlphaEvolve requerirán más de una ejecución heurística para obtener resultados óptimos.