Linee guida per l'implementazione dei casi d'uso

Una volta stabilito che un caso d'uso di ottimizzazione è adatto ad AlphaEvolve, segui questi passaggi per implementarlo ed eseguire gli esperimenti richiesti:

  1. Configurazione dell'ambiente e conformità:

    1. Configura gli ambienti: configura gli ambienti del motore Gemini Enterprise o di scoperta e gli account di servizio AlphaEvolve.

    2. Controllo della conformità: convalida eventuali vincoli di sicurezza informatica, rischio e conformità applicabili agli ambienti pertinenti al tuo caso d'uso e al tuo settore.

  2. Onboarding iniziale: acquisisci familiarità con il funzionamento di AlphaEvolve eseguendo i colab del tutorial.

  3. Definisci i parametri dell'esperimento: definisci i parametri dell'esperimento e gli obiettivi di ottimizzazione in base ai requisiti del caso d'uso:

    1. Qual è il tuo obiettivo di ottimizzazione?
    2. Quale linguaggio di programmazione deve essere utilizzato?
    3. Qual è il tuo spazio di progettazione e quali sono i tuoi vincoli?

  4. Progettazione e configurazione dell'esperimento:

    Puoi affrontare questa fase tramite la configurazione manuale o un percorso automatizzato:

    Opzione A: progettazione manuale dell'esperimento e configurazione euristica:

    1. Formula il programma iniziale di seed, aggiungi il contesto e tagga con #EVOLVE-BLOCKS appropriati.

    2. Progetta le metriche di valutazione e implementa lo strumento di valutazione di conseguenza.

    3. Configura gli iperparametri euristici e avvia l'esperimento.

    Opzione B: percorso agentico alternativo: utilizza il framework di programmazione agentico di tua scelta (Gemini CLI, Antigravity e così via) insieme ai file delle competenze di AlphaEvolve per progettare l'esperimento, creare l'ambiente di valutazione e configurare i parametri euristici.

  5. Esecuzione e analisi:

    1. Monitora: osserva attentamente l'esperimento e verifica la presenza di eventuali problemi di convergenza.

    2. Analizza: esamina attentamente i risultati.

  6. Iterazione:

    1. Itera sull'esperimento iniziale in base alle esigenze modificando il contesto, i blocchi evolutivi e le metriche di valutazione in base ai risultati dell'esecuzione iniziale.

    2. I casi d'uso più interessanti di AlphaEvolve richiedono più di un'euristica per ottenere risultati ottimali.