Brian Douglas - The beginners guide to training AI on your own code - AI Native DevCon June 2026

摘要

Brian Douglas 分享如何將 AI 代理與自訂程式碼（如 PyGameBoy 模擬寶可夢）結合，透過 Tapes 工具截獲對話並建立自癒迴圈，將失敗經驗轉化為訓練資料。觀眾可學習如何構建內容可定址的資料結構，從原始遙測資料中提取乾淨的訓練集，並利用異常檢測最佳化模型表現。

Brian Douglas demonstrates how to build a self-healing infrastructure loop by capturing AI agent sessions on custom code like PyGameBoy and converting them into training data using Tapes and Kafka.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 使用 Tapes 工具無縫截獲 AI 代理互動並轉化為訓練資料。
• 透過內容可定址的 Merkle DAG 結構管理與索引海量對話記錄。
• 利用異常檢測將失敗或成功的代理行為轉化為偏好資料進行最佳化。

章節

依話題轉折切分，標題由 AI 產生

1. 09:26利用 AI 模擬器探索程式碼庫最佳實踐
2. 11:26Super Agent 架構與多 VM 錄音機制
3. 15:24從異常檢測到建立自動化技能
4. 21:35將技能嵌入小模型進行專用微調
5. 24:46DPO 訓練成本與硬體資源需求
6. 26:47Cliff Notes 式訓練與 DPO 概念解析
7. 29:08利用 Claude 會話資料啟動訓練

提到的工具與公司

• Tapes
• PyGameBoy
• Claude Code
• Codex
• SQLite
• Postgres
• Kafka

適合誰看

希望利用自有程式碼或代理互動資料訓練 AI 模型，或構建自癒基礎設施的開發者。

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