# Motori > GEPA, Best-of-N, Meta-Harness, AutoResearch, AutoSaddler, ShinkaEvolve e Auto. Un motore è il metodo di ricerca che propone nuove versioni del tuo artefatto. Skynet ha sei motori nativi per gli artefatti Prompt, Codice e Testo, tre ottimizzatori DSPy per i programmi DSPy, e **Auto**. Questa pagina spiega che cosa fa ciascuno, quando sceglierlo e quali impostazioni ha. Leggi prima [Come funziona l'ottimizzazione](/docs/it/concepts/optimization) se non sai quali motori si adattano al tuo artefatto. ## Confronto rapido | Motore | Tipi di artefatto | Impostazioni dell'agente di programmazione | Impostazione delle iterazioni massime | | --------------------- | --------------------- | ------------------------------------------ | ------------------------------------- | | Auto | Tutti | Sì, su Prompt, Codice e Testo | No | | GEPA | Prompt, Codice, Testo | No | No | | Best-of-N | Prompt, Codice, Testo | No | No | | AutoResearch | Prompt, Codice, Testo | Sì | No | | Meta-Harness | Prompt, Codice, Testo | Sì | Sì | | AutoSaddler | Prompt, Codice, Testo | Sì | Sì | | ShinkaEvolve | Prompt, Codice, Testo | No. Ha una propria impostazione dell'editor. | Sì | | DSPy GEPA | Programma DSPy | No | No | | DSPy MIPROv2 | Programma DSPy | No | No | | DSPy BootstrapFewShot | Programma DSPy | No | No | La procedura guidata contrassegna GEPA, DSPy GEPA e Auto come ottimizzatori che usano il testo del feedback della tua metrica. ## Auto Auto è l'opzione predefinita. Che cosa esegue dipende dal tipo di artefatto: - **Programma DSPy**: Auto esegue DSPy GEPA. - **Prompt, Codice o Testo**: Auto esplora con cinque motori contemporaneamente: GEPA, AutoResearch, Meta-Harness, AutoSaddler e ShinkaEvolve. Ogni motore riceve una quota uguale delle esecuzioni dello scorer: il budget diviso per 6. Poi GEPA prosegue dalla versione migliore con il resto del budget. Auto non usa Best-of-N. > [!WARNING] > Su un artefatto Prompt, Codice o Testo, Auto richiede almeno 6 esecuzioni dello scorer: 5 corsie di esplorazione e una di prosecuzione. Tutti e cinque i motori devono essere disponibili. Se uno non è disponibile, seleziona un singolo motore. **Sceglilo quando** non sai quale motore sia adatto. È il punto di partenza migliore. ## GEPA «Evoluzione riflessiva con un fronte di Pareto di versioni.» Il modello di riflessione legge il punteggio e il feedback di ogni caso e scrive una versione migliore. GEPA mantiene un fronte di versioni, ciascuna la migliore su alcuni casi. **Sceglilo quando** la tua metrica fornisce un feedback specifico e vuoi un singolo motore potente. ## Best-of-N «Proposte indipendenti dal modello di riflessione; conserva la migliore.» Ogni proposta è indipendente dalle altre. Skynet ricalcola il punteggio delle proposte migliori sui casi di convalida. **Sceglilo quando** vuoi una baseline semplice da confrontare con altri motori. ## AutoResearch Un agente di programmazione esegue cicli di ricerca. Modifica, valuta e conserva ciò che aiuta finché il budget non si esaurisce. **Sceglilo quando** una buona modifica richiede diversi passaggi di indagine, ad esempio su un artefatto Codice. ## Meta-Harness Un agente di programmazione propone un gruppo di candidati a ogni iterazione. Usa l'intera cronologia dei candidati e dei punteggi. **Sceglilo quando** vuoi un agente che impari dalla cronologia di tutti i tentativi precedenti. Usa **Candidati per iterazione** per impostare la dimensione del gruppo. ## AutoSaddler Un agente di programmazione legge il feedback della tua metrica e applica patch alla versione. Skynet conserva solo le patch che una nuova esecuzione dello scorer conferma. **Sceglilo quando** il feedback della tua metrica indica difetti chiari e localizzati. ## ShinkaEvolve «Fa evolvere molte versioni in isole parallele e impara quali modelli le migliorano di più.» È una ricerca evolutiva su una popolazione di candidati, con mutazioni e incroci scritti da un modello. **Sceglilo quando** vuoi un'esplorazione ampia e hai un budget più grande. ## Ottimizzatori DSPy | Ottimizzatore | Che cosa fa | | --------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | DSPy GEPA | Legge il feedback della metrica e fa evolvere le istruzioni di ogni predictor. | | DSPy MIPROv2 | Propone insieme istruzioni e demo few-shot, e ne cerca le combinazioni con l'ottimizzazione bayesiana. | | DSPy BootstrapFewShot | Raccoglie esempi svolti su cui il programma risponde correttamente e li aggiunge come demo few-shot. Non usa un modello di riflessione. | DSPy MIPROv2 e DSPy BootstrapFewShot richiedono coppie (casi con output attesi). ## Impostazioni ### Budget | Impostazione | Predefinito | Intervallo | | ----------------------------- | ----------- | ------------------------------------------------------------------- | | Esecuzioni dello scorer max | 200 | Da 1 a 100000 (Auto: almeno 6) | | Fermati al punteggio | Disattivato | 0 o più | | Iterazioni max | Disattivato | Da 1 a 1000. Solo Meta-Harness, AutoSaddler e ShinkaEvolve. | Un'esecuzione dello scorer è una chiamata della tua metrica su un caso. Il ricalcolo finale del punteggio della versione iniziale e del vincitore non viene conteggiato in **Esecuzioni dello scorer max**. ### Impostazioni dell'agente di programmazione Queste impostazioni si applicano ad Auto, AutoResearch, Meta-Harness e AutoSaddler. | Impostazione | Predefinito | Intervallo | | ------------------------------------ | ----------- | --------------------------------------------------- | | Agente di programmazione | Codex | Pi, Codex, OpenCode, Prime Agent, Comando personalizzato | | Candidati per iterazione | 3 | Da 1 a 8. Mostrato per Auto e Meta-Harness. | | Chiamate di strumenti max per candidato | 100 | Da 1 a 1000 | ### Impostazioni di ShinkaEvolve | Impostazione | Predefinito | | ---------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------- | | Come vengono scritte le nuove versioni | Singola chiamata al modello. L'altra opzione è «Agente di programmazione (Pi)». | | Isole | 2 (da 1 a 8) | | Intervallo di migrazione | 10 | | Selezione dei genitori | Ponderata. Altre opzioni: Legge di potenza, Beam search. | | Modifiche diff / Riscritture complete / Incroci | 60% / 30% / 10%. La somma deve essere 100%. | | Dimensione dell'archivio | 40 | | Valutazioni parallele | 2 | | Proposte parallele | 2 | Quando Auto esegue ShinkaEvolve, la procedura guidata mostra queste impostazioni come «Impostazioni di ShinkaEvolve (quando Auto lo esegue)». ## Pagine correlate - [Come funziona l'ottimizzazione](/docs/it/concepts/optimization) - [Metriche e scorer](/docs/it/concepts/scorers) - [Esecuzioni](/docs/it/concepts/runs) - [Fatturazione](/docs/it/concepts/billing) --- Source: https://staging.skynetml.com/docs/it/concepts/engines