A Google DeepMind publicou um repositório oficial em código aberto que acompanha o AlphaEvolve, o seu agente de código evolutivo para descoberta científica e algorítmica. O google-deepmind/alphaevolve surgiu a 4 de novembro de 2026 com software sob Apache-2.0 e outros materiais sob CC-BY. A DeepMind classifica o pacote como não sendo um produto oficial da Google.
A árvore /src contém uma implementação mínima do AlphaEvolve para avaliação local. As instruções pedem Docker porque programas candidatos gerados por um modelo de linguagem correm num contentor como medida de isolamento, uma chave da API Gemini e dependências Python fixas. A DeepMind avisa que o código gerado por LLM continua não fiável mesmo com sandbox e que o utilizador assume risco residual.
Junto do ciclo do agente, o repositório traz activos de verificação para resultados que o AlphaEvolve já tinha reportado. A pasta /omega guarda código e dados para um novo majorante do expoente da multiplicação de matrizes, incluindo um programa de optimização em JAX e Haiku evoluído pelo AlphaEvolve, um verificador NumPy e SciPy, um Dockerfile e um notebook Colab com aritmética racional para uma prova mais rigorosa. As pastas /maths e /matmul_tensor_decompositions oferecem programas iniciais, construções encontradas e notebooks Colab para problemas em que o AlphaEvolve ultrapassou o estado da arte, desde empacotamento de círculos e números de beijo até cap sets e decomposições tensoriais.
Artefactos públicos anteriores da DeepMind, como alphaevolve_results, partilhavam descobertas sem o agente executável. Este repositório é a primeira árvore GitHub da DeepMind que junta uma implementação local do AlphaEvolve a esses notebooks de verificação. O README ainda tem marcadores TODO para a ligação do artigo e o bloco de citação, pelo que os detalhes bibliográficos estavam incompletos no lançamento.
Espelhos independentes resumiram o README no mesmo dia; o seguimento jornalístico substantivo ainda era fino na altura do scout, por isso a confiança assenta sobretudo na publicação first-party da organização DeepMind. Para investigadores o valor prático é a reprodutibilidade: um ciclo local com Docker e artefactos matemáticos verificáveis, não um serviço gerido na nuvem. Bibliotecas cliente separadas da Google Cloud para uma oferta alojada do AlphaEvolve são outro código e não devem confundir-se com este depósito de investigação.
Na prática, o lançamento fecha uma lacuna que frustrava quem lia os textos originais do AlphaEvolve: havia notebooks de resultados, mas não o ciclo evolutivo. Agora é possível inspecionar a configuração dos problemas, a avaliação em Docker e a verificação das construções. Isso não transforma o depósito num produto nem preenche o URL em falta do artigo, mas é o ponto de partida público mais forte que a DeepMind ofereceu até agora para trabalho hands-on com o AlphaEvolve.