refine: separate agency origin from agent product definition in READMEs

Resolves the contradiction between "Agent is the model" and
"Model is the driver, Harness is the vehicle". All three language
versions now clearly distinguish: agency comes from training,
but a working agent product = model + harness.

Author: CrazyBoyM

README-ja.md

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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.**

README.md

@@ -1,17 +1,17 @@
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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.**