Une fois que vous avez déterminé qu'un cas d'utilisation d'optimisation est adapté à AlphaEvolve, suivez les étapes ci-dessous pour implémenter le cas d'utilisation et exécuter les tests requis :
Configuration de l'environnement et conformité :
Configurer les environnements : configurez les environnements Gemini Enterprise ou Discovery Engine et les comptes de service AlphaEvolve.
Contrôle de conformité : validez toutes les contraintes de sécurité des informations, de risque et de conformité applicables aux environnements pertinents pour votre cas d'utilisation et votre secteur d'activité.
Intégration initiale : familiarisez-vous avec le fonctionnement d'AlphaEvolve en exécutant les tutoriels Colab.
Définissez les paramètres du test : définissez les paramètres de votre test et les objectifs d'optimisation en fonction des exigences de votre cas d'utilisation :
- Quel est votre objectif d'optimisation ?
- Quel langage de programmation utiliser ?
- Quel est votre espace de conception et quelles sont vos contraintes ?
Conception et configuration du test :
Vous pouvez aborder cette étape par le biais d'une configuration manuelle ou d'un parcours automatisé basé sur des agents :
Option A : Conception manuelle du test et configuration heuristique :
Formulez le programme de départ initial, ajoutez du contexte et ajoutez les tags
#EVOLVE-BLOCKSappropriés.Concevez des métriques d'évaluation et implémentez le système d'évaluation en conséquence.
Configurez les hyperparamètres heuristiques et lancez le test.
Option B : Autre parcours agentique : utilisez le framework de codage agentique de votre choix (Gemini CLI, Antigravity, etc.) ainsi que les fichiers de compétences AlphaEvolve pour concevoir votre test, créer le harnais d'évaluation et configurer les paramètres heuristiques.
Exécution et analyse :
Surveiller : observez attentivement votre test et vérifiez s'il y a des problèmes de convergence.
Analyser : examinez attentivement les résultats.
Itérer :
Effectuez des itérations sur le test initial si nécessaire en ajustant le contexte, les blocs d'évolution et les métriques d'évaluation en fonction des résultats de l'exécution initiale.
La plupart des cas d'utilisation d'AlphaEvolve nécessitent plusieurs exécutions heuristiques pour obtenir des résultats optimaux.