第一原理からエージェントを構築する方法（15 分読了）

環境の定義方法、教師の軌道の生成法、学生のファインチューニング手法、そして強化学習による改善方法を解説します。 著者：Anshuman Mishra & GPT 5.5 2026年5月20日 [編集者の注記：論点は私自身のものです。執筆と構成はGPT 5.5によって洗練されました。これは、実際の味わい、方向性、主張を人間が保持しつつ、粗末なメモから技術系研究ブログの執筆速度をAIで向上させるための実験の一部でもあります。] ポストトレーニングに関するチュートリアルは、スタックの上層部から始まります。まずフレームワークが登場し、「このライブラリをインストールし、この報酬関数を定義し、このトレーナーを実行し、報酬曲線の変化を見よ」という手順が示されます。これは、すでに何が起こっているかを理解している場合には有用です。しかし、システム全体に対するメンタルモデル（心的モデル）を構築しようとしている際には、あまり役立ちません。 私は、より下位から始める方が有益だと考えます。トレーナーが存在する以前には環境があり、強化学習が存在する以前には行動空間があります。エージェントが存在する以前には、世界の何らかの状態を変化させる行動を生み出すポリシーが存在します。 本稿は、その像を第一原理（ファーストプリンシプル）から構築しようとする試みです。 例意図的に小さく設定します：テキストから図を