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-## モデルこそが Agent である
+## Agency はモデルから生まれる。Agent プロダクト = モデル + Harness
 
-コードの話をする前に、一つだけ明確にしておく。
+コードの話をする前に、一つ明確にしておく。
 
-**Agent とはモデルのことだ。フレームワークではない。プロンプトチェーンではない。ドラッグ＆ドロップのワークフローではない。**
+**Agency -- 知覚し、推論し、行動する能力 -- はモデルの訓練から生まれる。外部コードの編成からではない。** だが実際に動く Agent プロダクトには、モデルと Harness の両方が必要だ。モデルはドライバー、Harness は車。本リポジトリは車の作り方を教える。
 
-### Agent とは何か
+### Agency はどこから来るか
 
-Agent とはニューラルネットワークである -- Transformer、RNN、学習された関数 -- 数十億回の勾配更新を経て、行動系列データの上で環境を知覚し、目標を推論し、行動を起こすことを学んだもの。AI における "Agent" という言葉は、始まりからずっとこの意味だった。常に。
+Agent の核心にあるのはニューラルネットワークだ -- Transformer、RNN、学習された関数 -- 数十億回の勾配更新を経て、行動系列データの上で環境を知覚し、目標を推論し、行動を起こすことを学んだもの。Agency は周囲のコードから与えられるものではない。訓練を通じてモデルが獲得するものだ。
 
-人間も Agent だ。数百万年の進化的訓練によって形作られた生物的ニューラルネットワーク。感覚で世界を知覚し、脳で推論し、身体で行動する。DeepMind、OpenAI、Anthropic が "Agent" と言うとき、それはこの分野が誕生以来ずっと意味してきたものと同じだ：**行動することを学んだモデル。**
+人間が最もわかりやすい例だ。数百万年の進化的訓練によって形作られた生物的ニューラルネットワーク。感覚で世界を知覚し、脳で推論し、身体で行動する。DeepMind、OpenAI、Anthropic が "Agent" と言うとき、その核心は常に同じことを指している：**訓練によって行動を学んだモデルと、それを特定の環境で機能させるインフラの組み合わせ。**
 
 歴史がその証拠を刻んでいる：
 
@@ -26,7 +26,7 @@ Agent とはニューラルネットワークである -- Transformer、RNN、
 
 - **2024-2025 -- LLM Agent がソフトウェアエンジニアリングを再構築。** Claude、GPT、Gemini -- 人類のコードと推論の全幅で訓練された大規模言語モデル -- がコーディング Agent として展開される。コードベースを読み、実装を書き、障害をデバッグし、チームで協調する。アーキテクチャは先行するすべての Agent と同一：訓練されたモデルが環境に配置され、知覚と行動のツールを与えられる。唯一の違いは、学んだものの規模と解くタスクの汎用性。
 
-すべてのマイルストーンが同じ真理を共有している：**"Agent" は決して周囲のコードではない。Agent は常にモデルそのものだ。**
+すべてのマイルストーンが同じ事実を示している：**Agency -- 知覚し、推論し、行動する能力 -- は訓練によって獲得されるものであり、コードで組み立てるものではない。** しかし同時に、どの Agent も動作するための環境を必要とした：Atari エミュレータ、Dota 2 クライアント、StarCraft II エンジン、IDE とターミナル。モデルが知能を提供し、環境が行動空間を提供する。両方が揃って初めて完全な Agent となる。
 
 ### Agent ではないもの
 
@@ -367,6 +367,6 @@ MIT
 
 ---
 
-**モデルが Agent だ。コードは Harness だ。優れた Harness を作れ。Agent が残りをやる。**
+**Agency はモデルから生まれる。Harness が Agency を現実にする。優れた Harness を作れ。モデルが残りをやる。**
 
 **Bash is all you need. Real agents are all the universe needs.**
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 # Learn Claude Code -- Harness Engineering for Real Agents
 
-## The Model IS the Agent
+## Agency Comes from the Model. An Agent Product = Model + Harness.
 
-Before we talk about code, let's get one thing absolutely straight.
+Before we talk about code, let's get one thing straight.
 
-**An agent is a model. Not a framework. Not a prompt chain. Not a drag-and-drop workflow.**
+**Agency -- the ability to perceive, reason, and act -- comes from model training, not from external code orchestration.** But a working agent product needs both the model and the harness. The model is the driver, the harness is the vehicle. This repo teaches you how to build the vehicle.
 
-### What an Agent IS
+### Where Agency Comes From
 
-An agent is a neural network -- a Transformer, an RNN, a learned function -- that has been trained, through billions of gradient updates on action-sequence data, to perceive an environment, reason about goals, and take actions to achieve them. The word "agent" in AI has always meant this. Always.
+At the core of every agent is a neural network -- a Transformer, an RNN, a learned function -- that has been trained, through billions of gradient updates on action-sequence data, to perceive an environment, reason about goals, and take actions. Agency is never granted by the surrounding code. It is learned by the model during training.
 
-A human is an agent. A biological neural network, shaped by millions of years of evolutionary training, perceiving the world through senses, reasoning through a brain, acting through a body. When DeepMind, OpenAI, or Anthropic say "agent," they mean the same thing the field has meant since its inception: **a model that has learned to act.**
+Humans are the best example. A biological neural network shaped by millions of years of evolutionary training, perceiving the world through senses, reasoning through a brain, acting through a body. When DeepMind, OpenAI, or Anthropic say "agent," the core of what they mean is always the same thing: **a model that has learned to act, plus the infrastructure that lets it operate in a specific environment.**
 
 The proof is written in history:
 
@@ -25,7 +25,7 @@ The proof is written in history:
 
 - **2024-2025 -- LLM agents reshape software engineering.** Claude, GPT, Gemini -- large language models trained on the entirety of human code and reasoning -- are deployed as coding agents. They read codebases, write implementations, debug failures, coordinate in teams. The architecture is identical to every agent before them: a trained model, placed in an environment, given tools to perceive and act. The only difference is the scale of what they've learned and the generality of the tasks they solve.
 
-Every one of these milestones shares the same truth: **the "agent" is never the surrounding code. The agent is always the model.**
+Every one of these milestones points to the same fact: **agency -- the ability to perceive, reason, and act -- is trained, not coded.** But every agent also needed an environment to operate in: the Atari emulator, the Dota 2 client, the StarCraft II engine, the IDE and terminal. The model provides intelligence. The environment provides the action space. Together they form a complete agent.
 
 ### What an Agent Is NOT
 
@@ -372,6 +372,6 @@ MIT
 
 ---
 
-**The model is the agent. The code is the harness. Build great harnesses. The agent will do the rest.**
+**Agency comes from the model. The harness makes agency real. Build great harnesses. The model will do the rest.**
 
 **Bash is all you need. Real agents are all the universe needs.**