使用 AlphaEvolve 解决更困难的问题，现已面向所有 Google Cloud 用户开放

Google 于2026年7月10日正式宣布，其基于 Gemini 构建的代码优化与发现代理 AlphaEvolve 已在 Gemini Enterprise Agent Platform 上全面上市。该工具旨在帮助企业和研究机构解决最棘手的算法优化问题，这些问题的搜索空间往往过于庞大，传统方法难以穷举。AlphaEvolve 通过一个结构化的四步流程来工作：首先定义基础算法和问题，并附上背景知识；然后建立评分函数，对候选程序在正确性、性能、操作约束等方面进行客观评估；接着利用 AlphaEvolve 的智能代理框架生成优化代码；最后将优化后的算法直接部署到生产环境中。该工具已广泛应用于物流、半导体、基因组学、高性能计算和金融服务等领域。

在早期访问计划中，多家组织已取得显著成效。BASF 利用 AlphaEvolve 构建了全球供应链的数字孪生，将规划与预测模型提升了超过 80%。Coolblue 通过优化其 28 天需求预测管道，将生产预测的加权平均绝对百分比误差降低了超过 5%。FM Logistic 在仓库路由方面实现了 10.4% 的改进，节省了超过 15,000 公里的员工行程。JetBrains 将 IDE 性能提升了 15-20%。Klarna 将机器学习训练管道的吞吐量翻倍，同时提高了模型质量。Kinaxis 在早期测试中实现了预测精度提升超过 22%，运行时减少超过 90%。Kuro Games 在服务器端优化中获得了显著性能提升。

在科研领域，Oak Ridge National Laboratory 在 Frontier 超级计算机上使用 AlphaEvolve 优化混合精度 GPU 内核，探索了手动优化难以达到的设计空间。Old Dominion University 利用 AlphaEvolve 对生物衰老死亡率进行建模，独立重新发现了 Kannisto 逻辑死亡率模型，并将复合适应度评分提高了 19%。PacBio 使用 AlphaEvolve 改进 DeepConsensus 模型，将变异检测错误降低了 30%。Pebble 则利用该工具将 GPU 性能建模错误减少了 56%。这些案例表明，AlphaEvolve 使曾经难以处理的优化问题变得可行，为各类行业带来了新的可能性。