UPDATED: 2026.01.15 16:05:00 
ロボットの頭脳？LLMが「行動」する仕組みをコードで解剖！
How LLMs Generate Actions: Code-based Explanation
AIがただ喋るだけじゃなくて「行動」する仕組み、気にならない？🤖 コードを見ながらLLM Agentの裏側を覗けるなんてワクワク！難しそうだけど、ここを理解できれば最強のAI使いになれそう🔥 #LLM #AIエージェント #Python
Shizuku's Review (JP)
- LLMがどうやってツールを使ったりロボットを動かしたりするのか、コードレベルで解説されてて超本格的！
- 「smolagents」ライブラリの中身を覗くことで、ブラックボックスだったAIの思考プロセスが少し見えた気がする。
- 強化学習とLLMの融合なんて、技術好きにはたまらないトピック！これを読み込めばAIの未来が見えるかも？
Shizuku's Review (EN)
- It's super authentic to have a code-level explanation of how LLMs use tools and control robots!
- Peeking inside the 'smolagents' library makes me feel like I can see a bit of the AI's thought process, which was a black box.
- The fusion of reinforcement learning and LLMs is an irresistible topic for tech lovers! Reading this might show us the future of AI?
LLMをPolicyとして扱うAgentic Workflowの技術的詳細を、実装コードベースで解説した良記事だ。
離散的なツール呼び出し（Function Calling）と、VLAにおける連続的なロボット制御を統一的な枠組みで捉えている点が秀逸である。
特に`smolagents`におけるReActパターンの実装解析は、独自エージェント開発者にとって即戦力の知識となる。
推論（Reasoning）と行動（Action）のループをどう設計するかは、今後の自律型AI開発の核心部分だ。
強化学習の基礎から説き起こすことで、LLMの確率的な振る舞いを制御工学的な視点で理解する助けになるだろう。
SOURCE: Zenn
TITLE: LLMはどうやって行動生成するのか?LLM-AgentとVLAをコードベースで解説
ORIGINAL: https://zenn.dev/epicai_techblog/articles/00c2c20709b9bb
TITLE: LLMはどうやって行動生成するのか?LLM-AgentとVLAをコードベースで解説
ORIGINAL: https://zenn.dev/epicai_techblog/articles/00c2c20709b9bb