# NanoAlphaEvolve

**Repository Path**: Zen07/nano-alpha-evolve

## Basic Information

- **Project Name**: NanoAlphaEvolve
- **Description**: A simplified, open-source implementation of the AlphaEvolve concept using the DeepSeek API. (一个使用DeepSeek API实现的简化版、开源的AlphaEvolve.)
NanoAlphaEvolve 是 AlphaEvolve 方法论的一个 Python 实现，该方法论在论文《AlphaEvolve:
- **Primary Language**: Python
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-10-11
- **Last Updated**: 2025-10-17

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: Agent, llm

## README

# NanoAlphaEvolve

NanoAlphaEvolve 是 AlphaEvolve 方法论的一个 Python 实现，该方法论在论文《AlphaEvolve: A coding agent for scientific and algorithmic discovery》中有所描述。它是一个进化编码智能体，使用大语言模型（LLMs）来迭代地改进给定的程序。

该项目旨在成为一个轻量级、易于理解和可扩展的框架，用于实验基于 LLM 的进化算法。它使用 DeepSeek API 进行代码生成。

## 特性

- **进化循环**: 实现了 AlphaEvolve 的核心进化算法。
- **DeepSeek API 集成**: 使用 DeepSeek API 生成代码突变。
- **用户自定义问题**: 轻松定义您自己的优化问题。
- **异步**: 基于 `asyncio` 构建，用于并发处理 LLM 请求和评估。
- **模块化和可扩展**: 可自定义组件，如提示器、评估器和程序数据库。

## 快速入门

### 先决条件

- Python 3.8+
- 一个 DeepSeek API 密钥

### 安装

1.  **克隆仓库:**
    ```bash
    git clone <你的-gitee-仓库-url>
    cd NanoAlphaEvolve
    ```

2.  **安装依赖:**
    ```bash
    pip install -r requirements.txt
    ```

3.  **设置你的 DeepSeek API 密钥:**
    在项目根目录创建一个名为 `.env` 的文件，并添加你的 API 密钥：
    ```
    DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key_here
    ```

### 运行示例

项目附带一个简单的示例，该示例进化一个函数以最小化其输出。要运行它：

python -m examples.simple_function.main

您将看到进化过程的实时输出，智能体正在生成新代码并评估其性能。

## 工作原理

NanoAlphaEvolve 遵循 AlphaEvolve 的主要原则：
1.  **初始化:** 过程始于用户提供的初始程序。该程序被添加到一个“程序数据库”中。
2.  **进化循环:** 智能体进入一个包含以下步骤的循环：

a.  **选择:** 从程序数据库中选择一个程序作为“父代”。

b.  **提示:** 使用父代程序和其他高性能程序作为上下文构建一个提示。

c.  **生成:** 将提示发送到 DeepSeek API，后者生成一个代码修改（一个“diff”）。

d.  **突变:** 将 diff 应用于父代程序以创建一个新的“子代”程序。

e.  **评估:** 执行子代程序，并通过用户定义的 evaluate 函数对其性能进行评分。

f.  **存活:** 如果子代程序有效且其分数有前景，则将其添加到程序数据库中。

3.  **终止:** 循环持续指定的迭代次数。在此过程中找到的最佳程序是最终输出。

## 定义你自己的问题

要定义自己的问题，您需要提供三样东西：
1.  **初始程序:** 一个包含起始代码的 Python 文件。您需要使用 # EVOLVE-BLOCK-START 和 # EVOLVE-BLOCK-END 来标记您想要进化的代码部分。
2.  **评估函数:** 一个包含 evaluate 函数的 Python 文件，该函数接收生成的代码作为输入，并返回一个分数字典。
3.  **主入口点:** 一个用于配置和运行 AlphaEvolve 智能体的 Python 脚本。
请参阅 examples/simple_function 目录以获取完整示例。

## 贡献
欢迎贡献！请随时提交 Pull Request 或开启一个 Issue。

## 许可证
该项目根据 MIT 许可证授权。