본 논문은 복잡한 계산 문제를 해결하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)과 유전 알고리즘을 결합한 오픈 소스 진화 코딩 에이전트인 CodeEvolve를 소개합니다. 이 프레임워크는 유전 알고리즘의 강력한 개념을 LLM 도메인에 적용하며, 섬 기반 유전 알고리즘을 사용하여 개체군 다양성을 유지하고 처리량을 증가시킵니다. 또한, 성공적인 솔루션의 특징을 결합하기 위해 LLM의 컨텍스트 창을 활용하는 새로운 영감 기반 교차 메커니즘을 도입하고, 솔루션 공간의 동적 탐색을 위한 메타 프롬프트 전략을 구현합니다. Google DeepMind의 AlphaEvolve를 평가하는 데 사용된 수학적 벤치마크의 일부에 대해 CodeEvolve의 성능을 엄격하게 평가한 결과, 여러 어려운 문제에서 AlphaEvolve의 성능을 능가했습니다. 협업과 발전을 가속화하기 위해, 완전한 프레임워크를 오픈 소스 저장소로 공개합니다.
