Diretrizes de implementação de casos de uso

Depois de decidir que um caso de uso de otimização é adequado para o AlphaEvolve, siga estas etapas para implementar o caso de uso e executar os experimentos necessários:

  1. Configuração e conformidade do ambiente:

    1. Configurar ambientes: configure os ambientes do Gemini Enterprise ou do Discovery Engine e as contas de serviço do AlphaEvolve.

    2. Verificação de compliance: valide todas as restrições de segurança da informação, risco e compliance aplicáveis aos ambientes relevantes para seu caso de uso e setor.

  2. Integração inicial: para entender como o AlphaEvolve funciona, execute os Colabs do tutorial.

  3. Defina os parâmetros do experimento: defina os parâmetros do experimento e os objetivos de otimização com base nos requisitos do seu caso de uso:

    1. Qual é seu objetivo de otimização?
    2. Qual linguagem de programação deve ser usada?
    3. Qual é o espaço de design e quais são as restrições?

  4. Design e configuração do experimento:

    Você pode abordar essa etapa por meio de configuração manual ou de um caminho de agente automatizado:

    Opção A: design de experimento manual e configuração heurística:

    1. Formule o programa de semente inicial, adicione contexto e marque com o #EVOLVE-BLOCKS apropriado.

    2. Projetar métricas de avaliação e implementar o harness de avaliação de acordo.

    3. Configure os hiperparâmetros heurísticos e inicie o experimento.

    Opção B: caminho agêntico alternativo: use o framework de programação agêntica de sua preferência (CLI do Gemini, Antigravity etc.) com os arquivos de habilidades do AlphaEvolve para projetar seu experimento, criar o harness de avaliação e configurar os parâmetros heurísticos.

  5. Execução e análise:

    1. Monitorar: observe o experimento de perto e verifique se há problemas de convergência.

    2. Analisar: analise os resultados com atenção.

  6. Iterar:

    1. Itere no experimento inicial conforme necessário, ajustando o contexto, os blocos de evolução e as métricas de avaliação com base nos resultados da execução inicial.

    2. Os casos de uso mais interessantes do AlphaEvolve exigem mais de uma execução heurística para conseguir os melhores resultados.