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docs/ja/s01-the-agent-loop.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # s01: The Agent Loop
 
-> AIコーディングエージェントの秘密はすべて、モデルが「終了」と判断するまでツール結果をモデルにフィードバックし続けるwhileループにある。
+> AIコーディングエージェントの中核は、モデルが「終了」と判断するまでツール結果をモデルにフィードバックし続ける while ループにある。
 
 ## 問題
 
@@ -49,7 +49,7 @@ response = client.messages.create(
 messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
 ```
 
-4. stop reasonを確認する。モデルがツールを呼び出さなかった場合、ループは終了する。これが唯一の終了条件だ。
+4. stop reasonを確認する。モデルがツールを呼び出さなかった場合、ループは終了する。この最小実装では、これが唯一のループ終了条件だ。
 
 ```python
 if response.stop_reason != "tool_use":
@@ -115,7 +115,7 @@ def agent_loop(messages: list):
 
 ## 設計原理
 
-このループはすべてのLLMベースエージェントの普遍的な基盤だ。本番実装ではエラーハンドリング、トークンカウント、ストリーミング、リトライロジックが追加されるが、根本的な構造は変わらない。シンプルさこそがポイントだ: 1つの終了条件(`stop_reason != "tool_use"`)がフロー全体を制御する。本コースの他のすべて -- ツール、計画、圧縮、チーム -- はこのループの上に積み重なるが、ループ自体は変更しない。このループを理解することは、すべてのエージェントを理解することだ。
+このループは LLM ベースエージェントの土台だ。本番実装ではエラーハンドリング、トークン計測、ストリーミング、リトライに加え、権限ポリシーやライフサイクル編成が追加されるが、コアの相互作用パターンはここから始まる。シンプルさこそこの章の狙いであり、この最小実装では 1 つの終了条件(`stop_reason != "tool_use"`)で学習に必要な制御を示す。本コースの他の要素はこのループに積み重なる。つまり、このループの理解は基礎であって、本番アーキテクチャ全体そのものではない。
 
 ## 試してみる