第一原理からエージェントを構築する方法（15 分読了）

Mishra は TRL や Unsloth などの抽象化を取り除き、すべてのエージェント学習システムが「プロンプト→モデル行動→環境→報酬→勾配更新」という同じループに還元されることを示した。また、純粋な Python でテキストから図を作成する玩具型エージェントを構築し、JSON の妥当性やレイアウト品質などを組み合わせた報酬関数を層状に追加する方法を紹介している。