# Motores > GEPA, Best-of-N, Meta-Harness, AutoResearch, AutoSaddler, ShinkaEvolve e Auto. Um motor é o método de busca que propõe novas versões do seu artefato. O Skynet tem seis motores nativos para artefatos de Prompt, Código e Texto, três otimizadores DSPy para programas DSPy e o **Auto**. Esta página explica o que cada um faz, quando escolhê-lo e quais configurações ele tem. Leia primeiro [Como a otimização funciona](/docs/pt/concepts/optimization) se você não souber quais motores servem para o seu artefato. ## Comparação rápida | Motor | Tipos de artefato | Configurações do agente de programação | Configuração de máx. de iterações | | --------------------- | --------------------- | -------------------------------------- | --------------------------------- | | Auto | Todos | Sim, em Prompt, Código e Texto | Não | | GEPA | Prompt, Código, Texto | Não | Não | | Best-of-N | Prompt, Código, Texto | Não | Não | | AutoResearch | Prompt, Código, Texto | Sim | Não | | Meta-Harness | Prompt, Código, Texto | Sim | Sim | | AutoSaddler | Prompt, Código, Texto | Sim | Sim | | ShinkaEvolve | Prompt, Código, Texto | Não. Tem a sua própria configuração de editor. | Sim | | DSPy GEPA | Programa DSPy | Não | Não | | DSPy MIPROv2 | Programa DSPy | Não | Não | | DSPy BootstrapFewShot | Programa DSPy | Não | Não | O assistente marca o GEPA, o DSPy GEPA e o Auto como otimizadores que usam o texto de feedback da sua métrica. ## Auto O Auto é o padrão. O que ele executa depende do tipo de artefato: - **Programa DSPy**: o Auto executa o DSPy GEPA. - **Prompt, Código ou Texto**: o Auto explora com cinco motores ao mesmo tempo: GEPA, AutoResearch, Meta-Harness, AutoSaddler e ShinkaEvolve. Cada motor recebe uma parte igual das execuções do avaliador: o orçamento dividido por 6. Depois o GEPA continua a partir da melhor versão com o resto do orçamento. O Auto não usa o Best-of-N. > [!WARNING] > Em um artefato de Prompt, Código ou Texto, o Auto precisa de pelo menos 6 execuções do avaliador: 5 linhas de exploração e uma continuação. Os cinco motores precisam estar disponíveis. Se um deles não estiver disponível, selecione um único motor. **Escolha-o quando** você não sabe qual motor serve. Este é o melhor ponto de partida. ## GEPA "Evolução reflexiva com uma fronteira de Pareto de versões." O modelo de reflexão lê a pontuação e o feedback de cada caso e escreve uma versão melhor. O GEPA mantém uma fronteira de versões em que cada uma é a melhor em alguns casos. **Escolha-o quando** a sua métrica dá um feedback específico e você quer um único motor forte. ## Best-of-N "Propostas independentes do modelo de reflexão; mantém a melhor." Cada proposta é independente das outras. O Skynet volta a pontuar as melhores propostas nos casos de validação. **Escolha-o quando** você quer uma linha de base simples para comparar com outros motores. ## AutoResearch Um agente de programação faz rodadas de pesquisa. Ele edita, pontua e mantém o que ajuda até o orçamento acabar. **Escolha-o quando** uma boa mudança exige várias etapas de investigação, por exemplo em um artefato de Código. ## Meta-Harness Um agente de programação propõe um lote de candidatos a cada iteração. Ele usa o histórico completo de candidatos e pontuações. **Escolha-o quando** você quer um agente que aprenda com o histórico de todas as tentativas anteriores. Use **Candidatos por iteração** para definir o tamanho do lote. ## AutoSaddler Um agente de programação lê o feedback da sua métrica e corrige a versão. O Skynet mantém apenas as correções que uma nova execução do avaliador confirma. **Escolha-o quando** o feedback da sua métrica aponta para defeitos claros e localizados. ## ShinkaEvolve "Evolui muitas versões em ilhas paralelas e aprende quais modelos as melhoram mais." É uma busca evolutiva sobre uma população de candidatos, com mutações e cruzamentos escritos por um modelo. **Escolha-o quando** você quer uma exploração ampla e tem um orçamento maior. ## Otimizadores DSPy | Otimizador | O que faz | | --------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | DSPy GEPA | Lê o feedback da métrica e evolui as instruções de cada preditor. | | DSPy MIPROv2 | Propõe instruções e demonstrações few-shot em conjunto e busca as combinações delas com otimização bayesiana. | | DSPy BootstrapFewShot | Coleta exemplos resolvidos que o programa acerta e os adiciona como demonstrações few-shot. Não usa um modelo de reflexão. | O DSPy MIPROv2 e o DSPy BootstrapFewShot precisam de pares (casos com saídas esperadas). ## Configurações ### Orçamento | Configuração | Padrão | Intervalo | | ------------------------------ | ---------- | ------------------------------------------------------------ | | Máx. de execuções do avaliador | 200 | 1 a 100000 (Auto: pelo menos 6) | | Parar na pontuação | Desativada | 0 ou mais | | Máx. de iterações | Desativada | 1 a 1000. Apenas Meta-Harness, AutoSaddler e ShinkaEvolve. | Uma execução do avaliador é uma chamada da sua métrica em um caso. A nova pontuação final da versão inicial e do vencedor não conta para **Máx. de execuções do avaliador**. ### Configurações do agente de programação Estas configurações valem para Auto, AutoResearch, Meta-Harness e AutoSaddler. | Configuração | Padrão | Intervalo | | ---------------------------------------------- | ------ | -------------------------------------------------------- | | Agente de programação | Codex | Pi, Codex, OpenCode, Prime Agent, Comando personalizado | | Candidatos por iteração | 3 | 1 a 8. Aparece para Auto e Meta-Harness. | | Máx. de chamadas de ferramentas por candidato | 100 | 1 a 1000 | ### Configurações do ShinkaEvolve | Configuração | Padrão | | -------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------- | | Como as novas versões são escritas | Uma única chamada ao modelo. A outra opção é "Agente de código (Pi)". | | Ilhas | 2 (1 a 8) | | Intervalo de migração | 10 | | Seleção do pai | Ponderada. Outras opções: Lei de potência, Pesquisa em feixe. | | Edições diff / Reescritas completas / Cruzamentos | 60% / 30% / 10%. A soma deve ser 100%. | | Tamanho do arquivo | 40 | | Avaliações paralelas | 2 | | Propostas paralelas | 2 | Quando o Auto executa o ShinkaEvolve, o assistente mostra estas configurações como "Definições do ShinkaEvolve (quando o Auto o executa)". ## Páginas relacionadas - [Como a otimização funciona](/docs/pt/concepts/optimization) - [Métricas e avaliadores](/docs/pt/concepts/scorers) - [Execuções](/docs/pt/concepts/runs) - [Cobrança](/docs/pt/concepts/billing) --- Source: https://staging.skynetml.com/docs/pt/concepts/engines