사용 사례 구현 가이드라인

최적화 사용 사례가 AlphaEvolve에 적합하다고 판단되면 다음 단계를 사용하여 사용 사례를 구현하고 필요한 실험을 실행합니다.

  1. 환경 설정 및 규정 준수:

    1. 환경 구성: Gemini Enterprise 또는 Discovery Engine 환경과 AlphaEvolve 서비스 계정을 설정합니다.

    2. 규정 준수 확인: 사용 사례 및 업종과 관련된 환경에 적용되는 정보 보안, 위험, 규정 준수 제약 조건을 검증합니다.

  2. 초기 온보딩: 튜토리얼 colab을 실행하여 AlphaEvolve의 작동 방식을 숙지합니다.

  3. 실험 매개변수 정의: 사용 사례 요구사항에 따라 실험 매개변수와 최적화 목표를 정의합니다.

    1. 최적화 목표는 무엇인가요?
    2. 어떤 프로그래밍 언어를 사용해야 하나요?
    3. 설계 공간은 무엇이고 제약 조건은 무엇인가요?

  4. 실험 설계 및 구성:

    수동 구성 또는 자동화된 에이전트 경로를 통해 이 단계에 접근할 수 있습니다.

    옵션 A: 수동 실험 설계 및 휴리스틱 구성:

    1. 초기 시드 프로그램을 작성하고 컨텍스트를 추가하고 적절한 #EVOLVE-BLOCKS로 태그를 지정합니다.

    2. 평가자 측정항목을 설계하고 이에 따라 평가 도구를 구현합니다.

    3. 휴리스틱 하이퍼파라미터를 구성하고 실험을 시작합니다.

    옵션 B: 대체 에이전트형 경로: 원하는 에이전트형 코딩 프레임워크 (Gemini CLI, Antigravity 등)를 AlphaEvolve 기술 파일과 함께 사용하여 실험을 설계하고, 평가 하네스를 빌드하고, 휴리스틱 파라미터를 구성합니다.

  5. 실행 및 분석:

    1. 모니터링: 실험을 면밀히 관찰하고 발생할 수 있는 수렴 문제를 확인합니다.

    2. 분석: 결과를 철저히 검토합니다.

  6. 반복:

    1. 초기 실행 결과를 기반으로 컨텍스트, 진화 블록, 평가 측정항목을 조정하여 필요에 따라 초기 실험을 반복합니다.

    2. 대부분의 흥미로운 AlphaEvolve 사용 사례에서는 최적의 결과를 얻기 위해 두 번 이상의 휴리스틱 실행이 필요합니다.