docs(website): showcase RL environment workflows

2026-11-07 05:56:19 -10:00 · 2026-10-26 00:33:55 +08:00
1 parent 4c8647a706
commit 14631f698d
@@ -20,7 +20,7 @@

 **[Website](https://rea.tools/) · [Guides](https://rea.tools/guides/) · [Showcases](https://rea.tools/showcase/)**

-[Quick start](#quick-start) · [How REA works](#how-rea-works) · [What you can analyze](#what-you-can-analyze) · [Build RL environments](#build-rl-environments) · [Showcases](#showcases) · [FAQ](#faq) · [Documentation](#documentation)
+[Quick start](#quick-start) · [How REA works](#how-rea-works) · [What you can analyze](#what-you-can-analyze) · [Showcases](#showcases) · [Build RL environments](#build-rl-environments) · [FAQ](#faq) · [Documentation](#documentation)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -242,26 +242,6 @@ For provider selection, see the [CLI guide](docs/cli.md#choose-a-provider).
 Check [release availability](docs/installation.md#released-package-and-main)
 for features added since the latest npm release.

-## Build RL environments
-
-Give an AI agent a local environment to practice tasks such as finding an issue or creating a folder, without running the original app. Use it for reinforcement learning (RL) or to test how well an agent completes tasks.
-
-REA turns recorded API requests and responses into tools the agent can call. The environment uses the recorded data and supports changes only when the recording confirms their effects.
-
-Ask your agent to use REA to record a session on a test instance where it may create, edit, and delete data. You can also start with a HAR file, a recording of browser network requests and responses.
-
-Build with REA, then run with the separately installed AgentEnv framework and Docker:
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-REA exports a runnable environment with a basic test to check that it starts and responds. Use it with your RL framework to define task goals, add reward checks, and run training.
-
-[Build an environment](docs/agent-environments-quickstart.md) ·
-[Environment reference](docs/agent-environments.md)
-
 ## Showcases

 <a href="https://rea.tools/showcase/">
@@ -296,11 +276,39 @@ historical compiler output.
 [Read the case study](https://rea.tools/showcase/th04/) ·
 [Reconstruction repository](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### Build RL environments with REA
+
+Record a web app session, turn its API into tools, and export an environment an AI agent can use. Run it with AgentEnv, then add tasks and reward checks for RL training or evaluation.
+
+[Read the guide](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Watch the video](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 If you've used REA on something interesting, we'd love to see it. Share your
 case in an [issue](https://github.com/morluto/rea/issues) or a
 [pull request](https://github.com/morluto/rea/pulls), including the target,
 your question, how REA helped, and what you found.

+## Build RL environments
+
+Give an AI agent a local environment to practice tasks such as finding an issue or creating a folder, without running the original app. Use it for reinforcement learning (RL) or to test how well an agent completes tasks.
+
+REA turns recorded API requests and responses into tools the agent can call. The environment uses the recorded data and supports changes only when the recording confirms their effects.
+
+Ask your agent to use REA to record a session on a test instance where it may create, edit, and delete data. You can also start with a HAR file, a recording of browser network requests and responses.
+
+Build with REA, then run with the separately installed AgentEnv framework and Docker:
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+REA exports a runnable environment with a basic test to check that it starts and responds. Use it with your RL framework to define task goals, add reward checks, and run training.
+
+[Build an environment](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Environment reference](docs/agent-environments.md) ·
+[Watch the demo on X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## FAQ

 <details>
@@ -20,7 +20,7 @@

 **[الموقع](https://rea.tools/ar/) · [الأدلة](https://rea.tools/ar/guides/) · [دراسات الحالة](https://rea.tools/ar/showcase/)**

-[البدء السريع](#البدء-السريع) · [كيف يعمل REA](#كيف-يعمل-rea) · [ما الذي يمكنك تحليله](#ما-الذي-يمكنك-تحليله) · [إنشاء بيئات التعلم المعزز](#build-rl-environments) · [دراسات الحالة](#دراسات-الحالة) · [الأسئلة الشائعة](#الأسئلة-الشائعة) · [أدوات GNU objdump وRizin](../reverse-engineering-tools.md) · [التوثيق](#التوثيق)
+[البدء السريع](#البدء-السريع) · [كيف يعمل REA](#كيف-يعمل-rea) · [ما الذي يمكنك تحليله](#ما-الذي-يمكنك-تحليله) · [دراسات الحالة](#دراسات-الحالة) · [إنشاء بيئات التعلم المعزز](#build-rl-environments) · [الأسئلة الشائعة](#الأسئلة-الشائعة) · [أدوات GNU objdump وRizin](../reverse-engineering-tools.md) · [التوثيق](#التوثيق)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -196,28 +196,6 @@ npx rea-agents@latest setup

 تختلف صيغ ملفات الشيفرة الأصلية والأنظمة المضيفة المدعومة باختلاف الموفّر. راجع [إعداد Hopper وGhidra](../installation.md#hopper)، و[دليل IDA](../ida-provider.md)، [Kuna](../kuna-provider.md)، و[دعم Ghidra التجريبي على Windows](../windows-ghidra-p0.md). يدعم Ghidra أيضًا [تحليل DOS ذي 16 بت](../ghidra-dos.md). لاختيار الموفّر، راجع [دليل CLI](../cli.md#choose-a-provider). تحقّق من [توفر الميزات في الإصدارات](../installation.md#released-package-and-main) للميزات المضافة بعد أحدث إصدار على npm.

-<a id="build-rl-environments"></a>
-
-## إنشاء بيئات التعلم المعزز
-
-أنشئ بيئة محلية يتدرب فيها وكيل الذكاء الاصطناعي على مهام مثل البحث عن مشكلة أو إنشاء مجلد، دون تشغيل التطبيق الأصلي. استخدمها للتعلم المعزز (RL) أو لاختبار قدرة الوكيل على إنجاز المهام.
-
-يحوّل REA طلبات API والردود المسجلة إلى أدوات يمكن للوكيل استدعاؤها. تستخدم البيئة البيانات المسجلة ولا تدعم التغييرات إلا عندما يؤكد التسجيل آثارها.
-
-اطلب من وكيلك استخدام REA لتسجيل جلسة على نسخة اختبار يُسمح له فيها بإنشاء البيانات وتعديلها وحذفها. يمكنك أيضًا البدء بملف HAR، وهو تسجيل لطلبات الشبكة وردودها في المتصفح.
-
-أنشئ البيئة باستخدام REA، ثم شغّلها باستخدام إطار AgentEnv وDocker المثبتين بشكل منفصل:
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-يصدّر REA بيئة قابلة للتشغيل مع اختبار أساسي يتحقق من بدء تشغيلها واستجابتها. استخدمها مع إطار التعلم المعزز لتحديد أهداف المهام وإضافة فحوص المكافآت وتشغيل التدريب.
-
-[دليل إنشاء بيئة](../agent-environments-quickstart.md) ·
-[مرجع البيئات](../agent-environments.md)
-
 ## دراسات الحالة

 <a href="https://rea.tools/ar/showcase/">
@@ -247,8 +225,38 @@ agent-env run ./my-env
 [اقرأ دراسة الحالة](https://rea.tools/ar/showcase/th04/) ·
 [مستودع إعادة البناء](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### إنشاء بيئات التعلم المعزز باستخدام REA
+
+سجّل جلسة لتطبيق ويب، وحوّل API إلى أدوات، وصدّر بيئة يستطيع وكيل الذكاء الاصطناعي استخدامها. شغّلها باستخدام AgentEnv، ثم أضف المهام وفحوص المكافآت للتدريب بالتعلم المعزز أو التقييم.
+
+[دليل إنشاء بيئة](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[شاهد العرض على X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 إذا استخدمت REA لفحص هدف مثير للاهتمام، فنود الاطلاع عليه. شارك حالتك في [issue](https://github.com/morluto/rea/issues) أو [pull request](https://github.com/morluto/rea/pulls)، مع ذكر الهدف، وسؤالك، وكيف ساعدك REA، وما توصلت إليه.

+<a id="build-rl-environments"></a>
+
+## إنشاء بيئات التعلم المعزز
+
+أنشئ بيئة محلية يتدرب فيها وكيل الذكاء الاصطناعي على مهام مثل البحث عن مشكلة أو إنشاء مجلد، دون تشغيل التطبيق الأصلي. استخدمها للتعلم المعزز (RL) أو لاختبار قدرة الوكيل على إنجاز المهام.
+
+يحوّل REA طلبات API والردود المسجلة إلى أدوات يمكن للوكيل استدعاؤها. تستخدم البيئة البيانات المسجلة ولا تدعم التغييرات إلا عندما يؤكد التسجيل آثارها.
+
+اطلب من وكيلك استخدام REA لتسجيل جلسة على نسخة اختبار يُسمح له فيها بإنشاء البيانات وتعديلها وحذفها. يمكنك أيضًا البدء بملف HAR، وهو تسجيل لطلبات الشبكة وردودها في المتصفح.
+
+أنشئ البيئة باستخدام REA، ثم شغّلها باستخدام إطار AgentEnv وDocker المثبتين بشكل منفصل:
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+يصدّر REA بيئة قابلة للتشغيل مع اختبار أساسي يتحقق من بدء تشغيلها واستجابتها. استخدمها مع إطار التعلم المعزز لتحديد أهداف المهام وإضافة فحوص المكافآت وتشغيل التدريب.
+
+[دليل إنشاء بيئة](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[مرجع البيئات](../agent-environments.md) ·
+[شاهد العرض على X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## الأسئلة الشائعة

 <details>
@@ -20,7 +20,7 @@

 **[Website](https://rea.tools/de/) · [Anleitungen](https://rea.tools/de/guides/) · [Fallstudien](https://rea.tools/de/showcase/)**

-[Schnellstart](#schnellstart) · [So funktioniert REA](#so-funktioniert-rea) · [Was du analysieren kannst](#was-du-analysieren-kannst) · [RL-Umgebungen erstellen](#build-rl-environments) · [Fallstudien](#fallstudien) · [Häufige Fragen](#häufige-fragen) · [GNU-objdump- und Rizin-Tools](../reverse-engineering-tools.md) · [Dokumentation](#dokumentation)
+[Schnellstart](#schnellstart) · [So funktioniert REA](#so-funktioniert-rea) · [Was du analysieren kannst](#was-du-analysieren-kannst) · [Fallstudien](#fallstudien) · [RL-Umgebungen erstellen](#build-rl-environments) · [Häufige Fragen](#häufige-fragen) · [GNU-objdump- und Rizin-Tools](../reverse-engineering-tools.md) · [Dokumentation](#dokumentation)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -196,28 +196,6 @@ Bei großen Binärdateien kannst du die Startfrist mit `REA_GHIDRA_STARTUP_TIMEO

 Native Formate und unterstützte Hostsysteme unterscheiden sich je nach Provider. Siehe [Hopper- und Ghidra-Einrichtung](../installation.md#hopper), den [IDA-Leitfaden](../ida-provider.md), [Kuna](../kuna-provider.md) und die [experimentelle Ghidra-Unterstützung unter Windows](../windows-ghidra-p0.md). Ghidra unterstützt auch [16-Bit-DOS-Analyse](../ghidra-dos.md). Die Provider-Auswahl beschreibt der [CLI-Leitfaden](../cli.md#choose-a-provider). Prüfe die [Verfügbarkeit in Releases](../installation.md#released-package-and-main) für Funktionen, die seit der neuesten npm-Version hinzugekommen sind.

-<a id="build-rl-environments"></a>
-
-## RL-Umgebungen erstellen
-
-Erstelle eine lokale Umgebung, in der ein KI-Agent Aufgaben wie das Finden eines Issues oder das Anlegen eines Ordners üben kann, ohne die ursprüngliche App auszuführen. Nutze sie für Reinforcement Learning (RL) oder um zu testen, wie gut ein Agent Aufgaben erledigt.
-
-REA wandelt aufgezeichnete API-Anfragen und Antworten in Werkzeuge um, die der Agent aufrufen kann. Die Umgebung nutzt die aufgezeichneten Daten und unterstützt Änderungen nur, wenn die Aufzeichnung deren Wirkung bestätigt.
-
-Bitte deinen Agenten, mit REA eine Sitzung auf einer Testinstanz aufzuzeichnen, auf der er Daten anlegen, bearbeiten und löschen darf. Du kannst auch mit einer HAR-Datei beginnen, die Netzwerkanfragen und Antworten des Browsers aufzeichnet.
-
-Erstelle die Umgebung mit REA und starte sie mit dem separat installierten AgentEnv-Framework und Docker:
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-REA exportiert eine lauffähige Umgebung mit einem einfachen Test, der prüft, ob sie startet und antwortet. Nutze sie mit deinem RL-Framework, um Aufgabenziele und Belohnungsprüfungen festzulegen und das Training auszuführen.
-
-[Anleitung zum Erstellen einer Umgebung](../agent-environments-quickstart.md) ·
-[Umgebungsreferenz](../agent-environments.md)
-
 ## Fallstudien

 <a href="https://rea.tools/de/showcase/">
@@ -245,8 +223,38 @@ Untersuche die 16-Bit-Anweisungen des ursprünglichen PC-98-Spiels, rekonstruier

 [Fallstudie lesen](https://rea.tools/de/showcase/th04/) · [Rekonstruktionsrepository](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### RL-Umgebungen mit REA erstellen
+
+Zeichne eine Webanwendungssitzung auf, verwandle ihre API in Werkzeuge und exportiere eine Umgebung für einen KI-Agenten. Starte sie mit AgentEnv und ergänze Aufgaben und Belohnungsprüfungen für RL-Training oder Bewertung.
+
+[Anleitung zum Erstellen einer Umgebung](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Demo auf X ansehen](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 Wenn du mit REA etwas Interessantes untersucht hast, würden wir es gern sehen. Teile deine Fallstudie in einem [Issue](https://github.com/morluto/rea/issues) oder [Pull Request](https://github.com/morluto/rea/pulls) und beschreibe das Ziel, deine Frage, wie REA geholfen hat und was du herausgefunden hast.

+<a id="build-rl-environments"></a>
+
+## RL-Umgebungen erstellen
+
+Erstelle eine lokale Umgebung, in der ein KI-Agent Aufgaben wie das Finden eines Issues oder das Anlegen eines Ordners üben kann, ohne die ursprüngliche App auszuführen. Nutze sie für Reinforcement Learning (RL) oder um zu testen, wie gut ein Agent Aufgaben erledigt.
+
+REA wandelt aufgezeichnete API-Anfragen und Antworten in Werkzeuge um, die der Agent aufrufen kann. Die Umgebung nutzt die aufgezeichneten Daten und unterstützt Änderungen nur, wenn die Aufzeichnung deren Wirkung bestätigt.
+
+Bitte deinen Agenten, mit REA eine Sitzung auf einer Testinstanz aufzuzeichnen, auf der er Daten anlegen, bearbeiten und löschen darf. Du kannst auch mit einer HAR-Datei beginnen, die Netzwerkanfragen und Antworten des Browsers aufzeichnet.
+
+Erstelle die Umgebung mit REA und starte sie mit dem separat installierten AgentEnv-Framework und Docker:
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+REA exportiert eine lauffähige Umgebung mit einem einfachen Test, der prüft, ob sie startet und antwortet. Nutze sie mit deinem RL-Framework, um Aufgabenziele und Belohnungsprüfungen festzulegen und das Training auszuführen.
+
+[Anleitung zum Erstellen einer Umgebung](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Umgebungsreferenz](../agent-environments.md) ·
+[Demo auf X ansehen](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## Häufige Fragen

 <details>
@@ -19,7 +19,7 @@

 **[Ιστότοπος](https://rea.tools/) · [Οδηγοί](https://rea.tools/guides/) · [Μελέτες περίπτωσης](https://rea.tools/showcase/)**

-[Γρήγορη εκκίνηση](#γρήγορη-εκκίνηση) · [Πώς λειτουργεί το REA](#πώς-λειτουργεί-το-rea) · [Τι μπορείς να αναλύσεις](#τι-μπορείς-να-αναλύσεις) · [Δημιουργία περιβαλλόντων RL](#build-rl-environments) · [Μελέτες περίπτωσης](#μελέτες-περίπτωσης) · [Συχνές ερωτήσεις](#συχνές-ερωτήσεις) · [Τεκμηρίωση](#τεκμηρίωση)
+[Γρήγορη εκκίνηση](#γρήγορη-εκκίνηση) · [Πώς λειτουργεί το REA](#πώς-λειτουργεί-το-rea) · [Τι μπορείς να αναλύσεις](#τι-μπορείς-να-αναλύσεις) · [Μελέτες περίπτωσης](#μελέτες-περίπτωσης) · [Δημιουργία περιβαλλόντων RL](#build-rl-environments) · [Συχνές ερωτήσεις](#συχνές-ερωτήσεις) · [Τεκμηρίωση](#τεκμηρίωση)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -200,28 +200,6 @@ npx rea-agents@latest setup

 Οι μορφές κώδικα μηχανής και τα υποστηριζόμενα συστήματα διαφέρουν ανά πάροχο ανάλυσης. Δες τη [ρύθμιση Hopper και Ghidra](../installation.md#hopper), τον [οδηγό IDA](../ida-provider.md) (που περιλαμβάνει προαιρετική γέφυρα MCP για κώδικα μηχανής), [Kuna](../kuna-provider.md) και την [πειραματική υποστήριξη Ghidra στα Windows](../windows-ghidra-p0.md). Το Ghidra υποστηρίζει επίσης [ανάλυση DOS 16 bit](../ghidra-dos.md). Για μεγάλα δυαδικά αρχεία, αύξησε το χρονικό όριο εκκίνησης του παρόχου με `REA_GHIDRA_STARTUP_TIMEOUT_MS` ή `REA_HOPPER_STARTUP_TIMEOUT_MS`. Για την επιλογή παρόχου, δες τον [οδηγό CLI](../cli.md#choose-a-provider). Έλεγξε τη [διαθεσιμότητα ανά έκδοση](../installation.md#released-package-and-main) για λειτουργίες που προστέθηκαν μετά την τελευταία έκδοση στο npm.

-<a id="build-rl-environments"></a>
-
-## Δημιουργία περιβαλλόντων RL
-
-Δημιουργήστε ένα τοπικό περιβάλλον όπου ένας πράκτορας AI εξασκείται σε εργασίες όπως η εύρεση ενός issue ή η δημιουργία φακέλου, χωρίς να εκτελείται η αρχική εφαρμογή. Χρησιμοποιήστε το για ενισχυτική μάθηση (RL) ή για να ελέγξετε πόσο καλά ολοκληρώνει εργασίες ο πράκτορας.
-
-Το REA μετατρέπει καταγεγραμμένα αιτήματα και απαντήσεις API σε εργαλεία που μπορεί να καλεί ο πράκτορας. Το περιβάλλον χρησιμοποιεί τα καταγεγραμμένα δεδομένα και υποστηρίζει αλλαγές μόνο όταν η καταγραφή επιβεβαιώνει τα αποτελέσματά τους.
-
-Ζητήστε από τον πράκτορα να χρησιμοποιήσει το REA για να καταγράψει μια συνεδρία σε δοκιμαστική εγκατάσταση όπου επιτρέπεται να δημιουργεί, να επεξεργάζεται και να διαγράφει δεδομένα. Μπορείτε επίσης να ξεκινήσετε από αρχείο HAR, που καταγράφει τα αιτήματα και τις απαντήσεις δικτύου του προγράμματος περιήγησης.
-
-Δημιουργήστε με το REA και εκτελέστε με το πλαίσιο AgentEnv και το Docker, εγκατεστημένα ξεχωριστά:
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-Το REA εξάγει ένα εκτελέσιμο περιβάλλον με μια βασική δοκιμή εκκίνησης και απόκρισης. Συνδέστε το στο πλαίσιο RL για να ορίσετε στόχους, να προσθέσετε ελέγχους ανταμοιβής και να εκτελέσετε εκπαίδευση.
-
-[Οδηγός δημιουργίας περιβάλλοντος](../agent-environments-quickstart.md) ·
-[Αναφορά περιβαλλόντων](../agent-environments.md)
-
 ## Μελέτες περίπτωσης

 <a href="https://rea.tools/showcase/">
@@ -249,8 +227,38 @@ agent-env run ./my-env

 [Διάβασε τη μελέτη περίπτωσης](https://rea.tools/showcase/th04/) · [Αποθετήριο ανακατασκευής](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### Δημιουργία περιβαλλόντων RL με το REA
+
+Καταγράψτε μια συνεδρία εφαρμογής ιστού, μετατρέψτε το API της σε εργαλεία και εξαγάγετε ένα περιβάλλον για πράκτορα AI. Εκτελέστε το με το AgentEnv και προσθέστε εργασίες και ελέγχους ανταμοιβής για εκπαίδευση RL ή αξιολόγηση.
+
+[Οδηγός δημιουργίας περιβάλλοντος](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Δείτε το demo στο X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 Αν χρησιμοποίησες το REA για κάτι ενδιαφέρον, θα θέλαμε να το δούμε. Μοιράσου τη μελέτη σου σε ένα [issue](https://github.com/morluto/rea/issues) ή [pull request](https://github.com/morluto/rea/pulls), αναφέροντας τον στόχο, το ερώτημά σου, πώς βοήθησε το REA και τι ανακάλυψες.

+<a id="build-rl-environments"></a>
+
+## Δημιουργία περιβαλλόντων RL
+
+Δημιουργήστε ένα τοπικό περιβάλλον όπου ένας πράκτορας AI εξασκείται σε εργασίες όπως η εύρεση ενός issue ή η δημιουργία φακέλου, χωρίς να εκτελείται η αρχική εφαρμογή. Χρησιμοποιήστε το για ενισχυτική μάθηση (RL) ή για να ελέγξετε πόσο καλά ολοκληρώνει εργασίες ο πράκτορας.
+
+Το REA μετατρέπει καταγεγραμμένα αιτήματα και απαντήσεις API σε εργαλεία που μπορεί να καλεί ο πράκτορας. Το περιβάλλον χρησιμοποιεί τα καταγεγραμμένα δεδομένα και υποστηρίζει αλλαγές μόνο όταν η καταγραφή επιβεβαιώνει τα αποτελέσματά τους.
+
+Ζητήστε από τον πράκτορα να χρησιμοποιήσει το REA για να καταγράψει μια συνεδρία σε δοκιμαστική εγκατάσταση όπου επιτρέπεται να δημιουργεί, να επεξεργάζεται και να διαγράφει δεδομένα. Μπορείτε επίσης να ξεκινήσετε από αρχείο HAR, που καταγράφει τα αιτήματα και τις απαντήσεις δικτύου του προγράμματος περιήγησης.
+
+Δημιουργήστε με το REA και εκτελέστε με το πλαίσιο AgentEnv και το Docker, εγκατεστημένα ξεχωριστά:
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+Το REA εξάγει ένα εκτελέσιμο περιβάλλον με μια βασική δοκιμή εκκίνησης και απόκρισης. Συνδέστε το στο πλαίσιο RL για να ορίσετε στόχους, να προσθέσετε ελέγχους ανταμοιβής και να εκτελέσετε εκπαίδευση.
+
+[Οδηγός δημιουργίας περιβάλλοντος](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Αναφορά περιβαλλόντων](../agent-environments.md) ·
+[Δείτε το demo στο X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## Συχνές ερωτήσεις

 <details>
@@ -20,7 +20,7 @@

 **[Sitio web](https://rea.tools/es/) · [Guías](https://rea.tools/es/guides/) · [Casos prácticos](https://rea.tools/es/showcase/)**

-[Inicio rápido](#inicio-rápido) · [Cómo funciona REA](#cómo-funciona-rea) · [Qué puedes analizar](#qué-puedes-analizar) · [Crear entornos de RL](#build-rl-environments) · [Casos prácticos](#casos-prácticos) · [Preguntas frecuentes](#preguntas-frecuentes) · [Herramientas GNU objdump y Rizin](../reverse-engineering-tools.md) · [Documentación](#documentación)
+[Inicio rápido](#inicio-rápido) · [Cómo funciona REA](#cómo-funciona-rea) · [Qué puedes analizar](#qué-puedes-analizar) · [Casos prácticos](#casos-prácticos) · [Crear entornos de RL](#build-rl-environments) · [Preguntas frecuentes](#preguntas-frecuentes) · [Herramientas GNU objdump y Rizin](../reverse-engineering-tools.md) · [Documentación](#documentación)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -196,28 +196,6 @@ Para binarios grandes, aumenta el plazo de inicio mediante `REA_GHIDRA_STARTUP_T

 Los formatos nativos y los sistemas anfitriones compatibles varían según el proveedor. Consulta [configuración de Hopper y Ghidra](../installation.md#hopper), la [guía de IDA](../ida-provider.md), [Kuna](../kuna-provider.md) y la [compatibilidad experimental de Ghidra en Windows](../windows-ghidra-p0.md). Ghidra también admite [análisis de DOS de 16 bits](../ghidra-dos.md). Para elegir un proveedor, consulta la [guía de CLI](../cli.md#choose-a-provider). Comprueba la [disponibilidad por versión](../installation.md#released-package-and-main) de las funciones añadidas después de la última versión publicada en npm.

-<a id="build-rl-environments"></a>
-
-## Crear entornos de RL
-
-Crea un entorno local donde un agente de IA pueda practicar tareas como buscar un issue o crear una carpeta, sin ejecutar la aplicación original. Úsalo para aprendizaje por refuerzo (RL) o para comprobar cómo completa las tareas un agente.
-
-REA convierte las solicitudes y respuestas de API grabadas en herramientas que el agente puede llamar. El entorno usa los datos grabados y solo admite cambios cuyos efectos confirma la grabación.
-
-Pide a tu agente que use REA para grabar una sesión en una instancia de prueba donde pueda crear, editar y borrar datos. También puedes empezar con un archivo HAR, que registra las solicitudes y respuestas de red del navegador.
-
-Construye con REA y ejecuta con el framework AgentEnv y Docker instalados por separado:
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-REA exporta un entorno ejecutable con una prueba básica que comprueba que arranca y responde. Úsalo con tu framework de RL para definir objetivos, añadir comprobaciones de recompensa y ejecutar el entrenamiento.
-
-[Guía para crear un entorno](../agent-environments-quickstart.md) ·
-[Referencia de entornos](../agent-environments.md)
-
 ## Casos prácticos

 <a href="https://rea.tools/es/showcase/">
@@ -245,8 +223,38 @@ Inspecciona las instrucciones de 16 bits del juego original para PC-98, recupera

 [Lee el caso práctico](https://rea.tools/es/showcase/th04/) · [Repositorio de reconstrucción](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### Crear entornos de RL con REA
+
+Graba una sesión de una aplicación web, convierte su API en herramientas y exporta un entorno que un agente de IA pueda usar. Ejecútalo con AgentEnv y añade tareas y comprobaciones de recompensa para entrenamiento RL o evaluación.
+
+[Guía para crear un entorno](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Ver la demo en X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 Si has usado REA para investigar algo interesante, nos gustaría verlo. Comparte tu caso en una [issue](https://github.com/morluto/rea/issues) o una [pull request](https://github.com/morluto/rea/pulls), incluyendo el objetivo, tu pregunta, cómo te ayudó REA y qué encontraste.

+<a id="build-rl-environments"></a>
+
+## Crear entornos de RL
+
+Crea un entorno local donde un agente de IA pueda practicar tareas como buscar un issue o crear una carpeta, sin ejecutar la aplicación original. Úsalo para aprendizaje por refuerzo (RL) o para comprobar cómo completa las tareas un agente.
+
+REA convierte las solicitudes y respuestas de API grabadas en herramientas que el agente puede llamar. El entorno usa los datos grabados y solo admite cambios cuyos efectos confirma la grabación.
+
+Pide a tu agente que use REA para grabar una sesión en una instancia de prueba donde pueda crear, editar y borrar datos. También puedes empezar con un archivo HAR, que registra las solicitudes y respuestas de red del navegador.
+
+Construye con REA y ejecuta con el framework AgentEnv y Docker instalados por separado:
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+REA exporta un entorno ejecutable con una prueba básica que comprueba que arranca y responde. Úsalo con tu framework de RL para definir objetivos, añadir comprobaciones de recompensa y ejecutar el entrenamiento.
+
+[Guía para crear un entorno](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Referencia de entornos](../agent-environments.md) ·
+[Ver la demo en X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## Preguntas frecuentes

 <details>
@@ -20,7 +20,7 @@

 **[وب‌سایت](https://rea.tools/fa/) · [راهنماها](https://rea.tools/fa/guides/) · [نمونه‌های عملی](https://rea.tools/fa/showcase/)**

-[شروع سریع](#شروع-سریع) · [REA چگونه کار می‌کند؟](#rea-چگونه-کار-می‌کند) · [چه چیزهایی را میتوان تحلیل کرد؟](#چه-چیزهایی-را-می‌توان-تحلیل-کرد) · [ساخت محیط‌های RL](#build-rl-environments) · [نمونه‌های عملی](#نمونه‌های-عملی) · [پرسش‌های متداول](#پرسش‌های-متداول) · [ابزارهای GNU objdump و Rizin](../reverse-engineering-tools.md) · [مستندات](#مستندات)
+[شروع سریع](#شروع-سریع) · [REA چگونه کار می‌کند؟](#rea-چگونه-کار-می‌کند) · [چه چیزهایی را میتوان تحلیل کرد؟](#چه-چیزهایی-را-می‌توان-تحلیل-کرد) · [نمونه‌های عملی](#نمونه‌های-عملی) · [ساخت محیط‌های RL](#build-rl-environments) · [پرسش‌های متداول](#پرسش‌های-متداول) · [ابزارهای GNU objdump و Rizin](../reverse-engineering-tools.md) · [مستندات](#مستندات)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -188,28 +188,6 @@ REA به Node.js 22.x (>=22.23.4)، 24.x (>=24.22.1) یا 26+ (>=26.12.1)، به

 فرمت‌های بومی و پشتیبانی سیستم میزبان بر اساس ارائه‌دهنده متفاوت‌اند. [راه‌اندازی Hopper و Ghidra](../installation.md#hopper)، [راهنمای IDA](../ida-provider.md)، [Kuna](../kuna-provider.md) و [پشتیبانی آزمایشی Ghidra در ویندوز](../windows-ghidra-p0.md) را ببینید. Ghidra همچنین از [تحلیل DOS شانزده‌بیتی](../ghidra-dos.md) پشتیبانی می‌کند. برای انتخاب ارائه‌دهنده، به [راهنمای CLI](../cli.md#choose-a-provider) مراجعه کنید. برای قابلیت‌هایی که پس از آخرین انتشار npm اضافه شده‌اند، [وضعیت انتشار](../installation.md#released-package-and-main) را بررسی کنید.

-<a id="build-rl-environments"></a>
-
-## ساخت محیط‌های RL
-
-محیطی محلی بسازید تا عامل هوش مصنوعی بدون اجرای برنامهٔ اصلی، کارهایی مثل پیدا کردن یک مسئله یا ساخت پوشه را تمرین کند. از آن برای یادگیری تقویتی (RL) یا سنجش توانایی عامل در انجام کارها استفاده کنید.
-
-REA درخواست‌ها و پاسخ‌های ضبط‌شدهٔ API را به ابزارهایی تبدیل می‌کند که عامل می‌تواند فراخوانی کند. محیط از داده‌های ضبط‌شده استفاده می‌کند و فقط تغییراتی را پشتیبانی می‌کند که اثرشان در ضبط تأیید شده باشد.
-
-از عامل بخواهید با REA یک نشست را روی نمونهٔ آزمایشی ضبط کند که در آن اجازهٔ ایجاد، ویرایش و حذف داده دارد. می‌توانید از یک فایل HAR هم شروع کنید که درخواست‌ها و پاسخ‌های شبکهٔ مرورگر را ثبت می‌کند.
-
-محیط را با REA بسازید و سپس با چارچوب AgentEnv و Docker که جداگانه نصب شده‌اند اجرا کنید:
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-REA محیطی آمادهٔ اجرا همراه با یک آزمون ساده برای بررسی شروع به کار و پاسخ‌گویی آن صادر می‌کند. آن را به چارچوب RL متصل کنید تا اهداف کارها و بررسی پاداش را تعریف و آموزش را اجرا کنید.
-
-[راهنمای ساخت محیط](../agent-environments-quickstart.md) ·
-[مرجع محیط‌ها](../agent-environments.md)
-
 ## نمونه‌های عملی

 <a href="https://rea.tools/fa/showcase/">
@@ -237,8 +215,38 @@ API کلیپ‌بورد در renderer را پیدا کنید، مسیر آن ر

 [مطالعهٔ موردی](https://rea.tools/fa/showcase/th04/) · [مخزن بازسازی](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### ساخت محیط‌های RL با REA
+
+یک نشست برنامهٔ وب را ضبط کنید، API آن را به ابزار تبدیل کنید و محیطی برای عامل هوش مصنوعی صادر کنید. آن را با AgentEnv اجرا کنید و کارها و بررسی پاداش را برای آموزش RL یا ارزیابی اضافه کنید.
+
+[راهنمای ساخت محیط](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[نمایش را در X ببینید](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 اگر از REA برای بررسی موضوع جالبی استفاده کرده‌اید، خوشحال می‌شویم آن را به اشتراک بگذارید. یک [issue](https://github.com/morluto/rea/issues) یا [pull request](https://github.com/morluto/rea/pulls) ثبت کنید و هدف، پرسش خود، نقش REA و یافته‌هایتان را توضیح دهید.

+<a id="build-rl-environments"></a>
+
+## ساخت محیط‌های RL
+
+محیطی محلی بسازید تا عامل هوش مصنوعی بدون اجرای برنامهٔ اصلی، کارهایی مثل پیدا کردن یک مسئله یا ساخت پوشه را تمرین کند. از آن برای یادگیری تقویتی (RL) یا سنجش توانایی عامل در انجام کارها استفاده کنید.
+
+REA درخواست‌ها و پاسخ‌های ضبط‌شدهٔ API را به ابزارهایی تبدیل می‌کند که عامل می‌تواند فراخوانی کند. محیط از داده‌های ضبط‌شده استفاده می‌کند و فقط تغییراتی را پشتیبانی می‌کند که اثرشان در ضبط تأیید شده باشد.
+
+از عامل بخواهید با REA یک نشست را روی نمونهٔ آزمایشی ضبط کند که در آن اجازهٔ ایجاد، ویرایش و حذف داده دارد. می‌توانید از یک فایل HAR هم شروع کنید که درخواست‌ها و پاسخ‌های شبکهٔ مرورگر را ثبت می‌کند.
+
+محیط را با REA بسازید و سپس با چارچوب AgentEnv و Docker که جداگانه نصب شده‌اند اجرا کنید:
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+REA محیطی آمادهٔ اجرا همراه با یک آزمون ساده برای بررسی شروع به کار و پاسخ‌گویی آن صادر می‌کند. آن را به چارچوب RL متصل کنید تا اهداف کارها و بررسی پاداش را تعریف و آموزش را اجرا کنید.
+
+[راهنمای ساخت محیط](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[مرجع محیط‌ها](../agent-environments.md) ·
+[نمایش را در X ببینید](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## پرسش‌های متداول

 <details><summary><strong>کدام ایجنت‌ها می‌توانند از REA استفاده کنند؟</strong></summary>
@@ -20,7 +20,7 @@

 **[Site web](https://rea.tools/fr/) · [Guides](https://rea.tools/fr/guides/) · [Études de cas](https://rea.tools/fr/showcase/)**

-[Démarrage rapide](#démarrage-rapide) · [Comment fonctionne REA](#comment-fonctionne-rea) · [Ce que vous pouvez analyser](#ce-que-vous-pouvez-analyser) · [Créer des environnements RL](#build-rl-environments) · [Études de cas](#études-de-cas) · [Questions fréquentes](#questions-fréquentes) · [Outils GNU objdump et Rizin](../reverse-engineering-tools.md) · [Documentation](#documentation)
+[Démarrage rapide](#démarrage-rapide) · [Comment fonctionne REA](#comment-fonctionne-rea) · [Ce que vous pouvez analyser](#ce-que-vous-pouvez-analyser) · [Études de cas](#études-de-cas) · [Créer des environnements RL](#build-rl-environments) · [Questions fréquentes](#questions-fréquentes) · [Outils GNU objdump et Rizin](../reverse-engineering-tools.md) · [Documentation](#documentation)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -193,28 +193,6 @@ L'inspection statique JavaScript et .NET lit les fichiers fournis sans exécuter

 Les formats natifs et les hôtes pris en charge varient selon le fournisseur. Consultez [la configuration de Hopper et Ghidra](../installation.md#hopper), le [guide IDA](../ida-provider.md), [Kuna](../kuna-provider.md) et [la prise en charge expérimentale de Ghidra sous Windows](../windows-ghidra-p0.md). Ghidra prend aussi en charge [l'analyse DOS 16 bits](../ghidra-dos.md). Pour les gros binaires, augmentez son délai de démarrage avec `REA_GHIDRA_STARTUP_TIMEOUT_MS` / `REA_HOPPER_STARTUP_TIMEOUT_MS`. Pour le choix du fournisseur, consultez le [guide CLI](../cli.md#choose-a-provider). Vérifiez la [disponibilité dans les versions publiées](../installation.md#released-package-and-main) pour les fonctionnalités ajoutées depuis la dernière version npm.

-<a id="build-rl-environments"></a>
-
-## Créer des environnements RL
-
-Créez un environnement local où un agent IA peut s’exercer à des tâches comme trouver un ticket ou créer un dossier, sans exécuter l’application d’origine. Utilisez-le pour l’apprentissage par renforcement (RL) ou pour tester la capacité d’un agent à accomplir des tâches.
-
-REA transforme les requêtes et réponses API enregistrées en outils que l’agent peut appeler. L’environnement utilise les données enregistrées et ne prend en charge des modifications que si l’enregistrement confirme leurs effets.
-
-Demandez à votre agent d’utiliser REA pour enregistrer une session sur une instance de test où il peut créer, modifier et supprimer des données. Vous pouvez aussi partir d’un fichier HAR, qui enregistre les requêtes et réponses réseau du navigateur.
-
-Construisez avec REA, puis exécutez avec le framework AgentEnv et Docker, installés séparément :
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-REA exporte un environnement exécutable avec un test de base qui vérifie qu’il démarre et répond. Utilisez-le avec votre framework RL pour définir les objectifs, ajouter les vérifications de récompense et lancer l’entraînement.
-
-[Guide de création d’un environnement](../agent-environments-quickstart.md) ·
-[Référence des environnements](../agent-environments.md)
-
 ## Études de cas

 <a href="https://rea.tools/fr/showcase/">
@@ -242,8 +220,38 @@ Inspectez les instructions 16 bits du jeu PC-98 d'origine, retrouvez les calculs

 [Lire l'étude de cas](https://rea.tools/fr/showcase/th04/) · [Dépôt de la reconstruction](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### Créer des environnements RL avec REA
+
+Enregistrez une session d’application web, transformez son API en outils et exportez un environnement utilisable par un agent IA. Exécutez-le avec AgentEnv, puis ajoutez des tâches et des vérifications de récompense pour l’entraînement RL ou l’évaluation.
+
+[Guide de création d’un environnement](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Voir la démo sur X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 Si vous avez utilisé REA sur un projet intéressant, nous serions ravis de le découvrir. Partagez votre cas dans une [issue](https://github.com/morluto/rea/issues) ou une [pull request](https://github.com/morluto/rea/pulls), en précisant la cible, votre question, la manière dont REA vous a aidé et ce que vous avez découvert.

+<a id="build-rl-environments"></a>
+
+## Créer des environnements RL
+
+Créez un environnement local où un agent IA peut s’exercer à des tâches comme trouver un ticket ou créer un dossier, sans exécuter l’application d’origine. Utilisez-le pour l’apprentissage par renforcement (RL) ou pour tester la capacité d’un agent à accomplir des tâches.
+
+REA transforme les requêtes et réponses API enregistrées en outils que l’agent peut appeler. L’environnement utilise les données enregistrées et ne prend en charge des modifications que si l’enregistrement confirme leurs effets.
+
+Demandez à votre agent d’utiliser REA pour enregistrer une session sur une instance de test où il peut créer, modifier et supprimer des données. Vous pouvez aussi partir d’un fichier HAR, qui enregistre les requêtes et réponses réseau du navigateur.
+
+Construisez avec REA, puis exécutez avec le framework AgentEnv et Docker, installés séparément :
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+REA exporte un environnement exécutable avec un test de base qui vérifie qu’il démarre et répond. Utilisez-le avec votre framework RL pour définir les objectifs, ajouter les vérifications de récompense et lancer l’entraînement.
+
+[Guide de création d’un environnement](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Référence des environnements](../agent-environments.md) ·
+[Voir la démo sur X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## Questions fréquentes

 <details>
@@ -20,7 +20,7 @@

 **[Situs Web](https://rea.tools/id/) · [Panduan](https://rea.tools/id/guides/) · [Contoh Penggunaan](https://rea.tools/id/showcase/)**

-[Mulai Cepat](#mulai-cepat) · [Cara Kerja REA](#cara-kerja-rea) · [Hal yang Dapat Anda Analisis](#hal-yang-dapat-anda-analisis) · [Membangun lingkungan RL](#build-rl-environments) · [Contoh Penggunaan](#contoh-penggunaan) · [FAQ](#faq) · [Alat GNU objdump dan Rizin](../reverse-engineering-tools.md) · [Dokumentasi](#dokumentasi)
+[Mulai Cepat](#mulai-cepat) · [Cara Kerja REA](#cara-kerja-rea) · [Hal yang Dapat Anda Analisis](#hal-yang-dapat-anda-analisis) · [Contoh Penggunaan](#contoh-penggunaan) · [Membangun lingkungan RL](#build-rl-environments) · [FAQ](#faq) · [Alat GNU objdump dan Rizin](../reverse-engineering-tools.md) · [Dokumentasi](#dokumentasi)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -204,28 +204,6 @@ Untuk memilih penyedia, lihat [panduan CLI](../cli.md#choose-a-provider).

 Periksa [ketersediaan rilis](../installation.md#released-package-and-main) untuk mengetahui fitur yang ditambahkan setelah rilis npm terbaru.

-<a id="build-rl-environments"></a>
-
-## Membangun lingkungan RL
-
-Buat lingkungan lokal agar agen AI dapat berlatih tugas seperti mencari issue atau membuat folder tanpa menjalankan aplikasi aslinya. Gunakan untuk pembelajaran penguatan (RL) atau menguji kemampuan agen menyelesaikan tugas.
-
-REA mengubah permintaan dan respons API yang direkam menjadi alat yang dapat dipanggil agen. Lingkungan memakai data rekaman dan hanya mendukung perubahan yang dampaknya dikonfirmasi oleh rekaman.
-
-Minta agen menggunakan REA untuk merekam sesi pada instans uji yang mengizinkannya membuat, mengedit, dan menghapus data. Anda juga dapat mulai dari file HAR, rekaman permintaan dan respons jaringan browser.
-
-Bangun dengan REA, lalu jalankan dengan framework AgentEnv dan Docker yang diinstal terpisah:
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-REA mengekspor lingkungan yang dapat dijalankan dengan uji dasar untuk memeriksa bahwa lingkungan mulai dan merespons. Hubungkan ke framework RL untuk menetapkan tujuan tugas, menambahkan pemeriksaan reward, dan menjalankan pelatihan.
-
-[Panduan membangun lingkungan](../agent-environments-quickstart.md) ·
-[Referensi lingkungan](../agent-environments.md)
-
 ## Contoh Penggunaan

 <a href="https://rea.tools/id/showcase/">
@@ -253,8 +231,38 @@ Periksa instruksi 16-bit dari gim PC-98 asli, pulihkan perhitungan sudut tetap d

 [Baca studi kasus](https://rea.tools/id/showcase/th04/) · [Repositori rekonstruksi](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### Bangun lingkungan RL dengan REA
+
+Rekam sesi aplikasi web, ubah API menjadi alat, lalu ekspor lingkungan yang dapat digunakan agen AI. Jalankan dengan AgentEnv dan tambahkan tugas serta pemeriksaan reward untuk pelatihan RL atau evaluasi.
+
+[Panduan membangun lingkungan](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Tonton demo di X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 Jika Anda telah menggunakan REA untuk menganalisis sesuatu yang menarik, kami ingin melihat hasilnya. Bagikan kasus Anda melalui [issue](https://github.com/morluto/rea/issues) atau [pull request](https://github.com/morluto/rea/pulls), sertakan target, pertanyaan Anda, bagaimana REA membantu, dan apa yang Anda temukan.

+<a id="build-rl-environments"></a>
+
+## Membangun lingkungan RL
+
+Buat lingkungan lokal agar agen AI dapat berlatih tugas seperti mencari issue atau membuat folder tanpa menjalankan aplikasi aslinya. Gunakan untuk pembelajaran penguatan (RL) atau menguji kemampuan agen menyelesaikan tugas.
+
+REA mengubah permintaan dan respons API yang direkam menjadi alat yang dapat dipanggil agen. Lingkungan memakai data rekaman dan hanya mendukung perubahan yang dampaknya dikonfirmasi oleh rekaman.
+
+Minta agen menggunakan REA untuk merekam sesi pada instans uji yang mengizinkannya membuat, mengedit, dan menghapus data. Anda juga dapat mulai dari file HAR, rekaman permintaan dan respons jaringan browser.
+
+Bangun dengan REA, lalu jalankan dengan framework AgentEnv dan Docker yang diinstal terpisah:
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+REA mengekspor lingkungan yang dapat dijalankan dengan uji dasar untuk memeriksa bahwa lingkungan mulai dan merespons. Hubungkan ke framework RL untuk menetapkan tujuan tugas, menambahkan pemeriksaan reward, dan menjalankan pelatihan.
+
+[Panduan membangun lingkungan](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Referensi lingkungan](../agent-environments.md) ·
+[Tonton demo di X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## FAQ

 <details>
@@ -20,7 +20,7 @@

 **[Sito web](https://rea.tools/it/) · [Guide](https://rea.tools/it/guides/) · [Showcase](https://rea.tools/it/showcase/)**

-[Avvio rapido](#avvio-rapido) · [Come funziona REA](#come-funziona-rea) · [Cosa puoi analizzare](#cosa-puoi-analizzare) · [Creare ambienti RL](#build-rl-environments) · [Showcase](#showcase) · [FAQ](#faq) · [Strumenti GNU objdump e Rizin](../reverse-engineering-tools.md) · [Documentazione](#documentazione)
+[Avvio rapido](#avvio-rapido) · [Come funziona REA](#come-funziona-rea) · [Cosa puoi analizzare](#cosa-puoi-analizzare) · [Showcase](#showcase) · [Creare ambienti RL](#build-rl-environments) · [FAQ](#faq) · [Strumenti GNU objdump e Rizin](../reverse-engineering-tools.md) · [Documentazione](#documentazione)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -193,28 +193,6 @@ L'ispezione statica di JavaScript e .NET legge i file forniti senza eseguire l'a

 I formati nativi e il supporto host variano in base al provider. Vedi la [configurazione di Hopper e Ghidra](../installation.md#hopper), la [guida IDA](../ida-provider.md), [Kuna](../kuna-provider.md) e il [supporto sperimentale Windows Ghidra](../windows-ghidra-p0.md). Ghidra supporta anche l'[analisi DOS a 16 bit](../ghidra-dos.md). Per binari di grandi dimensioni, aumenta il timeout di avvio con `REA_GHIDRA_STARTUP_TIMEOUT_MS` / `REA_HOPPER_STARTUP_TIMEOUT_MS`. Per la selezione del provider, vedi la [guida CLI](../cli.md#choose-a-provider). Controlla la [disponibilità delle release](../installation.md#released-package-and-main) per le funzionalità aggiunte dall'ultima release npm.

-<a id="build-rl-environments"></a>
-
-## Creare ambienti RL
-
-Crea un ambiente locale in cui un agente IA possa esercitarsi in attività come cercare una issue o creare una cartella, senza eseguire l’app originale. Usalo per l’apprendimento per rinforzo (RL) o per verificare come l’agente completa le attività.
-
-REA trasforma le richieste e le risposte API registrate in strumenti che l’agente può chiamare. L’ambiente usa i dati registrati e supporta modifiche solo quando la registrazione ne conferma gli effetti.
-
-Chiedi all’agente di usare REA per registrare una sessione su un’istanza di prova in cui possa creare, modificare ed eliminare dati. Puoi anche partire da un file HAR, che registra le richieste e le risposte di rete del browser.
-
-Crea con REA, poi esegui con il framework AgentEnv e Docker, installati separatamente:
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-REA esporta un ambiente eseguibile con un test di base che ne verifica l’avvio e le risposte. Usalo con il tuo framework RL per definire gli obiettivi, aggiungere controlli sulle ricompense ed eseguire l’addestramento.
-
-[Guida alla creazione di un ambiente](../agent-environments-quickstart.md) ·
-[Riferimento degli ambienti](../agent-environments.md)
-
 ## Showcase

 <a href="https://rea.tools/it/showcase/">
@@ -242,8 +220,38 @@ Ispeziona le istruzioni a 16 bit del gioco PC-98 originale, recupera i calcoli d

 [Leggi il case study](https://rea.tools/it/showcase/th04/) · [Repository di ricostruzione](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### Creare ambienti RL con REA
+
+Registra una sessione di un’app web, trasforma la sua API in strumenti ed esporta un ambiente utilizzabile da un agente IA. Eseguilo con AgentEnv, poi aggiungi attività e controlli sulle ricompense per l’addestramento RL o la valutazione.
+
+[Guida alla creazione di un ambiente](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Guarda la demo su X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 Se hai usato REA su qualcosa di interessante, ci piacerebbe vederlo. Condividi il tuo caso in una [issue](https://github.com/morluto/rea/issues) o in una [pull request](https://github.com/morluto/rea/pulls), includendo il bersaglio, la tua domanda, come REA ti ha aiutato e cosa hai scoperto.

+<a id="build-rl-environments"></a>
+
+## Creare ambienti RL
+
+Crea un ambiente locale in cui un agente IA possa esercitarsi in attività come cercare una issue o creare una cartella, senza eseguire l’app originale. Usalo per l’apprendimento per rinforzo (RL) o per verificare come l’agente completa le attività.
+
+REA trasforma le richieste e le risposte API registrate in strumenti che l’agente può chiamare. L’ambiente usa i dati registrati e supporta modifiche solo quando la registrazione ne conferma gli effetti.
+
+Chiedi all’agente di usare REA per registrare una sessione su un’istanza di prova in cui possa creare, modificare ed eliminare dati. Puoi anche partire da un file HAR, che registra le richieste e le risposte di rete del browser.
+
+Crea con REA, poi esegui con il framework AgentEnv e Docker, installati separatamente:
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+REA esporta un ambiente eseguibile con un test di base che ne verifica l’avvio e le risposte. Usalo con il tuo framework RL per definire gli obiettivi, aggiungere controlli sulle ricompense ed eseguire l’addestramento.
+
+[Guida alla creazione di un ambiente](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Riferimento degli ambienti](../agent-environments.md) ·
+[Guarda la demo su X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## FAQ

 <details>
@@ -20,7 +20,7 @@

 **[ウェブサイト](https://rea.tools/ja/) · [ガイド](https://rea.tools/ja/guides/) · [事例](https://rea.tools/ja/showcase/)**

-[クイックスタート](#クイックスタート) · [REA の仕組み](#rea-の仕組み) · [分析できる対象](#分析できる対象) · [RL 環境を構築する](#build-rl-environments) · [事例](#事例) · [よくある質問](#よくある質問) · [GNU objdump・Rizin ツール](../reverse-engineering-tools.md) · [ドキュメント](#ドキュメント)
+[クイックスタート](#クイックスタート) · [REA の仕組み](#rea-の仕組み) · [分析できる対象](#分析できる対象) · [事例](#事例) · [RL 環境を構築する](#build-rl-environments) · [よくある質問](#よくある質問) · [GNU objdump・Rizin ツール](../reverse-engineering-tools.md) · [ドキュメント](#ドキュメント)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -196,28 +196,6 @@ REA には Node.js 22.x（>=22.23.4）、24.x（>=24.22.1）、または 26+ (>=

 対応するネイティブ形式とホストは、プロバイダーによって異なります。[Hopper と Ghidra のセットアップ](../installation.md#hopper)、[IDA ガイド](../ida-provider.md)、[Kuna](../kuna-provider.md)、[Windows 向け Ghidra の実験的対応](../windows-ghidra-p0.md)を参照してください。Ghidra は [16 ビット DOS 分析](../ghidra-dos.md)にも対応しています。プロバイダーの選択は [CLI ガイド](../cli.md#choose-a-provider)を参照してください。最新の npm リリース以降に追加された機能については、[リリースでの利用可否](../installation.md#released-package-and-main)を確認してください。

-<a id="build-rl-environments"></a>
-
-## RL 環境を構築する
-
-元のアプリを動かさずに、AI エージェントが issue の検索やフォルダーの作成などを練習できるローカル環境を構築します。強化学習（RL）や、エージェントのタスク遂行能力のテストに使えます。
-
-REA は記録した API のリクエストと応答を、エージェントが呼び出せるツールに変換します。環境は記録したデータを使い、記録で効果が確認された変更だけをサポートします。
-
-データの作成、編集、削除を許可したテスト環境で、REA を使ってセッションを記録するようエージェントに依頼してください。ブラウザーのネットワークリクエストと応答を記録した HAR ファイルから始めることもできます。
-
-REA で構築し、別途インストールした AgentEnv フレームワークと Docker で実行します。
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-REA は実行可能な環境と、起動して応答することを確認する基本テストをエクスポートします。RL フレームワークに接続して、タスクの目標や報酬のチェックを定義し、学習を実行できます。
-
-[環境構築ガイド](../agent-environments-quickstart.md) ·
-[環境リファレンス](../agent-environments.md)
-
 ## 事例

 <a href="https://rea.tools/ja/showcase/">
@@ -247,8 +225,38 @@ REA は実行可能な環境と、起動して応答することを確認する
 [事例を読む](https://rea.tools/ja/showcase/th04/) ·
 [再構築リポジトリ](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### REA で RL 環境を構築する
+
+Web アプリのセッションを記録し、API をツールに変換して、AI エージェントが使える環境をエクスポートします。AgentEnv で実行し、タスクと報酬のチェックを追加して、RL の学習や評価に使えます。
+
+[環境構築ガイド](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[X でデモを見る](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 REA で興味深い対象を調べたら、ぜひ共有してください。[issue](https://github.com/morluto/rea/issues) または [pull request](https://github.com/morluto/rea/pulls) に、対象、調べたかったこと、REA がどう役立ったか、何が分かったかを記載してください。

+<a id="build-rl-environments"></a>
+
+## RL 環境を構築する
+
+元のアプリを動かさずに、AI エージェントが issue の検索やフォルダーの作成などを練習できるローカル環境を構築します。強化学習（RL）や、エージェントのタスク遂行能力のテストに使えます。
+
+REA は記録した API のリクエストと応答を、エージェントが呼び出せるツールに変換します。環境は記録したデータを使い、記録で効果が確認された変更だけをサポートします。
+
+データの作成、編集、削除を許可したテスト環境で、REA を使ってセッションを記録するようエージェントに依頼してください。ブラウザーのネットワークリクエストと応答を記録した HAR ファイルから始めることもできます。
+
+REA で構築し、別途インストールした AgentEnv フレームワークと Docker で実行します。
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+REA は実行可能な環境と、起動して応答することを確認する基本テストをエクスポートします。RL フレームワークに接続して、タスクの目標や報酬のチェックを定義し、学習を実行できます。
+
+[環境構築ガイド](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[環境リファレンス](../agent-environments.md) ·
+[X でデモを見る](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## よくある質問

 <details>
@@ -20,7 +20,7 @@

 **[웹사이트](https://rea.tools/ko/) · [가이드](https://rea.tools/ko/guides/) · [사례](https://rea.tools/ko/showcase/)**

-[빠른 시작](#빠른-시작) · [REA의 작동 방식](#rea의-작동-방식) · [분석할 수 있는 대상](#분석할-수-있는-대상) · [RL 환경 만들기](#build-rl-environments) · [사례](#사례) · [자주 묻는 질문](#자주-묻는-질문) · [문서](#문서)
+[빠른 시작](#빠른-시작) · [REA의 작동 방식](#rea의-작동-방식) · [분석할 수 있는 대상](#분석할-수-있는-대상) · [사례](#사례) · [RL 환경 만들기](#build-rl-environments) · [자주 묻는 질문](#자주-묻는-질문) · [문서](#문서)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -196,28 +196,6 @@ REA에는 Node.js 22.x(>=22.23.4), 24.x(>=24.22.1) 또는 26+ (>=26.12.1)와 npm

 지원하는 네이티브 형식과 호스트는 제공자마다 다릅니다. [Hopper 및 Ghidra 설정](../installation.md#hopper), [IDA 가이드](../ida-provider.md)(선택 사항인 네이티브 MCP 브리지 포함), [Kuna](../kuna-provider.md), [실험적 Windows Ghidra 지원](../windows-ghidra-p0.md)을 참고하세요. Ghidra는 [16비트 DOS 분석](../ghidra-dos.md)도 지원합니다. 큰 바이너리를 분석할 때는 `REA_GHIDRA_STARTUP_TIMEOUT_MS` 또는 `REA_HOPPER_STARTUP_TIMEOUT_MS`로 제공자의 시작 제한 시간을 늘리세요. 제공자 선택은 [CLI 가이드](../cli.md#choose-a-provider)를 참고하세요. 최신 npm 릴리스 이후 추가된 기능은 [릴리스에서의 사용 가능 여부](../installation.md#released-package-and-main)를 확인하세요.

-<a id="build-rl-environments"></a>
-
-## RL 환경 만들기
-
-원래 앱을 실행하지 않고도 AI 에이전트가 이슈 찾기나 폴더 만들기 같은 작업을 연습할 수 있는 로컬 환경을 만듭니다. 강화 학습(RL)이나 에이전트의 작업 수행 능력 평가에 사용할 수 있습니다.
-
-REA는 기록한 API 요청과 응답을 에이전트가 호출할 수 있는 도구로 바꿉니다. 환경은 기록된 데이터를 사용하며, 기록에서 효과가 확인된 변경만 지원합니다.
-
-데이터 생성, 편집, 삭제를 허용한 테스트 인스턴스에서 REA로 세션을 기록하도록 에이전트에게 요청하세요. 브라우저의 네트워크 요청과 응답을 기록한 HAR 파일로 시작할 수도 있습니다.
-
-REA로 빌드한 뒤 별도로 설치한 AgentEnv 프레임워크와 Docker로 실행하세요.
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-REA는 실행 가능한 환경과 시작 및 응답 여부를 확인하는 기본 테스트를 내보냅니다. RL 프레임워크에 연결해 작업 목표와 보상 검사를 정의하고 학습을 실행할 수 있습니다.
-
-[환경 만들기 가이드](../agent-environments-quickstart.md) ·
-[환경 참조 문서](../agent-environments.md)
-
 ## 사례

 <a href="https://rea.tools/ko/showcase/">
@@ -247,8 +225,38 @@ REA는 실행 가능한 환경과 시작 및 응답 여부를 확인하는 기
 [사례 읽기](https://rea.tools/ko/showcase/th04/) ·
 [재구현 저장소](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### REA로 RL 환경 만들기
+
+웹 앱 세션을 기록하고 API를 도구로 바꿔 AI 에이전트가 사용할 수 있는 환경을 내보냅니다. AgentEnv로 실행한 뒤 작업과 보상 검사를 추가해 RL 학습이나 평가에 사용하세요.
+
+[환경 만들기 가이드](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[X에서 데모 보기](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 REA로 흥미로운 대상을 분석했다면 알려 주세요. [issue](https://github.com/morluto/rea/issues) 또는 [pull request](https://github.com/morluto/rea/pulls)에 대상, 조사하려던 질문, REA가 어떻게 도움이 되었는지, 무엇을 알아냈는지를 담아 공유하세요.

+<a id="build-rl-environments"></a>
+
+## RL 환경 만들기
+
+원래 앱을 실행하지 않고도 AI 에이전트가 이슈 찾기나 폴더 만들기 같은 작업을 연습할 수 있는 로컬 환경을 만듭니다. 강화 학습(RL)이나 에이전트의 작업 수행 능력 평가에 사용할 수 있습니다.
+
+REA는 기록한 API 요청과 응답을 에이전트가 호출할 수 있는 도구로 바꿉니다. 환경은 기록된 데이터를 사용하며, 기록에서 효과가 확인된 변경만 지원합니다.
+
+데이터 생성, 편집, 삭제를 허용한 테스트 인스턴스에서 REA로 세션을 기록하도록 에이전트에게 요청하세요. 브라우저의 네트워크 요청과 응답을 기록한 HAR 파일로 시작할 수도 있습니다.
+
+REA로 빌드한 뒤 별도로 설치한 AgentEnv 프레임워크와 Docker로 실행하세요.
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+REA는 실행 가능한 환경과 시작 및 응답 여부를 확인하는 기본 테스트를 내보냅니다. RL 프레임워크에 연결해 작업 목표와 보상 검사를 정의하고 학습을 실행할 수 있습니다.
+
+[환경 만들기 가이드](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[환경 참조 문서](../agent-environments.md) ·
+[X에서 데모 보기](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## 자주 묻는 질문

 <details>
@@ -20,7 +20,7 @@

 **[വെബ്സൈറ്റ്](https://rea.tools/) · [ഗൈഡുകൾ](https://rea.tools/guides/) · [ഉദാഹരണങ്ങൾ](https://rea.tools/showcase/)**

-[ദ്രുതാരംഭം](#ദ്രുതാരംഭം) · [REA എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു](#rea-എങ്ങനെ-പ്രവർത്തിക്കുന്നു) · [എന്തൊക്കെ വിശകലനം ചെയ്യാം](#എന്തൊക്കെ-വിശകലനം-ചെയ്യാം) · [RL പരിതസ്ഥിതികൾ നിർമ്മിക്കുക](#build-rl-environments) · [ഉദാഹരണങ്ങൾ](#ഉദാഹരണങ്ങൾ) · [പതിവുചോദ്യങ്ങൾ](#പതിവുചോദ്യങ്ങൾ) · [ഡോക്യുമെന്റേഷൻ](#ഡോക്യുമെന്റേഷൻ)
+[ദ്രുതാരംഭം](#ദ്രുതാരംഭം) · [REA എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു](#rea-എങ്ങനെ-പ്രവർത്തിക്കുന്നു) · [എന്തൊക്കെ വിശകലനം ചെയ്യാം](#എന്തൊക്കെ-വിശകലനം-ചെയ്യാം) · [ഉദാഹരണങ്ങൾ](#ഉദാഹരണങ്ങൾ) · [RL പരിതസ്ഥിതികൾ നിർമ്മിക്കുക](#build-rl-environments) · [പതിവുചോദ്യങ്ങൾ](#പതിവുചോദ്യങ്ങൾ) · [ഡോക്യുമെന്റേഷൻ](#ഡോക്യുമെന്റേഷൻ)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -200,28 +200,6 @@ Ghidra, [16-bit DOS analysis](../ghidra-dos.md)-ഉം പിന്തുണയ
 Provider തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ [CLI guide](../cli.md#choose-a-provider) കാണുക.
 ഏറ്റവും പുതിയ npm release-നുശേഷം ചേർത്ത features അറിയാൻ [release availability](../installation.md#released-package-and-main) പരിശോധിക്കുക.

-<a id="build-rl-environments"></a>
-
-## RL പരിതസ്ഥിതികൾ നിർമ്മിക്കുക
-
-യഥാർഥ ആപ്പ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കാതെ issue കണ്ടെത്തൽ, ഫോൾഡർ സൃഷ്ടിക്കൽ തുടങ്ങിയ ജോലികൾ AI ഏജന്റിന് പരിശീലിക്കാൻ ഒരു പ്രാദേശിക പരിതസ്ഥിതി നിർമ്മിക്കുക. റീഇൻഫോഴ്‌സ്‌മെന്റ് ലേണിംഗിനോ (RL) ഏജന്റ് ജോലികൾ എത്ര നന്നായി പൂർത്തിയാക്കുന്നു എന്ന് പരിശോധിക്കാനോ ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
-
-REA റെക്കോർഡ് ചെയ്ത API അഭ്യർത്ഥനകളും പ്രതികരണങ്ങളും ഏജന്റിന് വിളിക്കാവുന്ന ടൂളുകളാക്കുന്നു. പരിതസ്ഥിതി റെക്കോർഡ് ചെയ്ത ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു. റെക്കോർഡ് ഫലം സ്ഥിരീകരിക്കുന്ന മാറ്റങ്ങൾ മാത്രമാണ് പിന്തുണയ്ക്കുന്നത്.
-
-ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കാനും തിരുത്താനും ഇല്ലാതാക്കാനും അനുമതിയുള്ള ഒരു പരീക്ഷണ ഇൻസ്റ്റൻസിൽ REA ഉപയോഗിച്ച് സെഷൻ റെക്കോർഡ് ചെയ്യാൻ ഏജന്റിനോട് ആവശ്യപ്പെടുക. ബ്രൗസറിന്റെ നെറ്റ്‌വർക്ക് അഭ്യർത്ഥനകളും പ്രതികരണങ്ങളും റെക്കോർഡ് ചെയ്യുന്ന HAR ഫയലിൽ നിന്നും തുടങ്ങാം.
-
-REA ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിച്ച ശേഷം പ്രത്യേകം ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത AgentEnv ഫ്രെയിംവർക്കും Docker-ഉം ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക:
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-പ്രവർത്തനം തുടങ്ങുന്നതും പ്രതികരിക്കുന്നതും പരിശോധിക്കുന്ന അടിസ്ഥാന ടെസ്റ്റിനൊപ്പം പ്രവർത്തിപ്പിക്കാവുന്ന പരിതസ്ഥിതി REA എക്‌സ്‌പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. ടാസ്‌ക് ലക്ഷ്യങ്ങളും റിവാർഡ് പരിശോധനകളും നിർവചിക്കാനും പരിശീലനം നടത്താനും RL ഫ്രെയിംവർക്കുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുക.
-
-[പരിതസ്ഥിതി നിർമ്മാണ മാർഗ്ഗദർശി](../agent-environments-quickstart.md) ·
-[പരിതസ്ഥിതി റഫറൻസ്](../agent-environments.md)
-
 ## ഉദാഹരണങ്ങൾ

 <a href="https://rea.tools/showcase/">
@@ -251,8 +229,38 @@ Renderer-ന്റെ clipboard API കണ്ടെത്തി, അതിനെ
 [Case study വായിക്കുക](https://rea.tools/showcase/th04/) ·
 [പുനർനിർമ്മാണ repository](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### REA ഉപയോഗിച്ച് RL പരിതസ്ഥിതികൾ നിർമ്മിക്കുക
+
+വെബ് ആപ്പ് സെഷൻ റെക്കോർഡ് ചെയ്ത് API ടൂളുകളാക്കി AI ഏജന്റിന് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന പരിതസ്ഥിതി എക്‌സ്‌പോർട്ട് ചെയ്യുക. AgentEnv ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിപ്പിച്ച ശേഷം RL പരിശീലനത്തിനോ മൂല്യനിർണയത്തിനോ ടാസ്‌ക്കുകളും റിവാർഡ് പരിശോധനകളും ചേർക്കുക.
+
+[പരിതസ്ഥിതി നിർമ്മാണ മാർഗ്ഗദർശി](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[X-ൽ ഡെമോ കാണുക](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 REA ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾ രസകരമായ എന്തെങ്കിലും പരിശോധിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ അത് കാണാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. പരിശോധിച്ച target, നിങ്ങളുടെ ചോദ്യം, REA എങ്ങനെ സഹായിച്ചു, നിങ്ങൾ കണ്ടെത്തിയത് എന്നിവ ഉൾപ്പെടുത്തി [issue](https://github.com/morluto/rea/issues) അല്ലെങ്കിൽ [pull request](https://github.com/morluto/rea/pulls) വഴി നിങ്ങളുടെ case പങ്കിടുക.

+<a id="build-rl-environments"></a>
+
+## RL പരിതസ്ഥിതികൾ നിർമ്മിക്കുക
+
+യഥാർഥ ആപ്പ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കാതെ issue കണ്ടെത്തൽ, ഫോൾഡർ സൃഷ്ടിക്കൽ തുടങ്ങിയ ജോലികൾ AI ഏജന്റിന് പരിശീലിക്കാൻ ഒരു പ്രാദേശിക പരിതസ്ഥിതി നിർമ്മിക്കുക. റീഇൻഫോഴ്‌സ്‌മെന്റ് ലേണിംഗിനോ (RL) ഏജന്റ് ജോലികൾ എത്ര നന്നായി പൂർത്തിയാക്കുന്നു എന്ന് പരിശോധിക്കാനോ ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
+
+REA റെക്കോർഡ് ചെയ്ത API അഭ്യർത്ഥനകളും പ്രതികരണങ്ങളും ഏജന്റിന് വിളിക്കാവുന്ന ടൂളുകളാക്കുന്നു. പരിതസ്ഥിതി റെക്കോർഡ് ചെയ്ത ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു. റെക്കോർഡ് ഫലം സ്ഥിരീകരിക്കുന്ന മാറ്റങ്ങൾ മാത്രമാണ് പിന്തുണയ്ക്കുന്നത്.
+
+ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കാനും തിരുത്താനും ഇല്ലാതാക്കാനും അനുമതിയുള്ള ഒരു പരീക്ഷണ ഇൻസ്റ്റൻസിൽ REA ഉപയോഗിച്ച് സെഷൻ റെക്കോർഡ് ചെയ്യാൻ ഏജന്റിനോട് ആവശ്യപ്പെടുക. ബ്രൗസറിന്റെ നെറ്റ്‌വർക്ക് അഭ്യർത്ഥനകളും പ്രതികരണങ്ങളും റെക്കോർഡ് ചെയ്യുന്ന HAR ഫയലിൽ നിന്നും തുടങ്ങാം.
+
+REA ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിച്ച ശേഷം പ്രത്യേകം ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത AgentEnv ഫ്രെയിംവർക്കും Docker-ഉം ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക:
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+പ്രവർത്തനം തുടങ്ങുന്നതും പ്രതികരിക്കുന്നതും പരിശോധിക്കുന്ന അടിസ്ഥാന ടെസ്റ്റിനൊപ്പം പ്രവർത്തിപ്പിക്കാവുന്ന പരിതസ്ഥിതി REA എക്‌സ്‌പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. ടാസ്‌ക് ലക്ഷ്യങ്ങളും റിവാർഡ് പരിശോധനകളും നിർവചിക്കാനും പരിശീലനം നടത്താനും RL ഫ്രെയിംവർക്കുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുക.
+
+[പരിതസ്ഥിതി നിർമ്മാണ മാർഗ്ഗദർശി](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[പരിതസ്ഥിതി റഫറൻസ്](../agent-environments.md) ·
+[X-ൽ ഡെമോ കാണുക](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## പതിവുചോദ്യങ്ങൾ

 <details>
@@ -20,7 +20,7 @@

 **[Strona internetowa](https://rea.tools/pl/) · [Przewodniki](https://rea.tools/pl/guides/) · [Przykłady zastosowań](https://rea.tools/pl/showcase/)**

-[Szybki start](#szybki-start) · [Jak działa REA](#jak-działa-rea) · [Co możesz analizować](#co-możesz-analizować) · [Tworzenie środowisk RL](#build-rl-environments) · [Przykłady zastosowań](#przykłady-zastosowań) · [FAQ](#faq) · [Narzędzia GNU objdump i Rizin](../reverse-engineering-tools.md) · [Dokumentacja](#dokumentacja)
+[Szybki start](#szybki-start) · [Jak działa REA](#jak-działa-rea) · [Co możesz analizować](#co-możesz-analizować) · [Przykłady zastosowań](#przykłady-zastosowań) · [Tworzenie środowisk RL](#build-rl-environments) · [FAQ](#faq) · [Narzędzia GNU objdump i Rizin](../reverse-engineering-tools.md) · [Dokumentacja](#dokumentacja)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -196,28 +196,6 @@ Dla dużych plików zwiększ czas uruchomienia przez `REA_GHIDRA_STARTUP_TIMEOUT

 Obsługiwane formaty natywne i platformy zależą od dostawcy analizy. Zobacz [konfigurację Hoppera i Ghidry](../installation.md#hopper), [przewodnik IDA](../ida-provider.md), [Kuna](../kuna-provider.md) oraz [eksperymentalną obsługę Ghidry w systemie Windows](../windows-ghidra-p0.md). Ghidra obsługuje też [analizę 16-bitowego DOS-a](../ghidra-dos.md). Wybór dostawcy opisuje [przewodnik CLI](../cli.md#choose-a-provider). Sprawdź [dostępność w wydaniach](../installation.md#released-package-and-main) dla funkcji dodanych po najnowszym wydaniu npm.

-<a id="build-rl-environments"></a>
-
-## Tworzenie środowisk RL
-
-Stwórz lokalne środowisko, w którym agent AI może ćwiczyć zadania, takie jak wyszukiwanie zgłoszenia lub tworzenie folderu, bez uruchamiania oryginalnej aplikacji. Użyj go do uczenia ze wzmocnieniem (RL) lub sprawdzania, jak agent wykonuje zadania.
-
-REA zamienia nagrane żądania i odpowiedzi API w narzędzia, które agent może wywoływać. Środowisko używa nagranych danych i obsługuje zmiany tylko wtedy, gdy nagranie potwierdza ich efekty.
-
-Poproś agenta, aby za pomocą REA nagrał sesję na instancji testowej, na której może tworzyć, edytować i usuwać dane. Możesz też zacząć od pliku HAR, który zapisuje żądania i odpowiedzi sieciowe przeglądarki.
-
-Zbuduj środowisko za pomocą REA, a następnie uruchom je z osobno zainstalowanymi AgentEnv i Dockerem:
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-REA eksportuje gotowe do uruchomienia środowisko z podstawowym testem uruchamiania i odpowiedzi. Połącz je ze swoim frameworkiem RL, aby określić cele zadań, dodać sprawdzanie nagród i uruchomić trening.
-
-[Przewodnik tworzenia środowiska](../agent-environments-quickstart.md) ·
-[Dokumentacja środowisk](../agent-environments.md)
-
 ## Przykłady zastosowań

 <a href="https://rea.tools/pl/showcase/">
@@ -245,8 +223,38 @@ Sprawdź 16-bitowe instrukcje oryginalnej gry na PC-98, odtwórz obliczenia kąt

 [Przeczytaj studium przypadku](https://rea.tools/pl/showcase/th04/) · [Repozytorium odtworzonej implementacji](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### Twórz środowiska RL z REA
+
+Nagraj sesję aplikacji internetowej, zamień jej API w narzędzia i wyeksportuj środowisko dla agenta AI. Uruchom je za pomocą AgentEnv, a następnie dodaj zadania i sprawdzanie nagród do treningu RL lub oceny.
+
+[Przewodnik tworzenia środowiska](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Obejrzyj demo w X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 Jeśli użyłeś REA do czegoś ciekawego, chętnie to zobaczymy. Opisz swój przypadek w [zgłoszeniu](https://github.com/morluto/rea/issues) lub [pull requeście](https://github.com/morluto/rea/pulls), podając cel analizy, pytanie, sposób, w jaki REA pomogło, i swoje ustalenia.

+<a id="build-rl-environments"></a>
+
+## Tworzenie środowisk RL
+
+Stwórz lokalne środowisko, w którym agent AI może ćwiczyć zadania, takie jak wyszukiwanie zgłoszenia lub tworzenie folderu, bez uruchamiania oryginalnej aplikacji. Użyj go do uczenia ze wzmocnieniem (RL) lub sprawdzania, jak agent wykonuje zadania.
+
+REA zamienia nagrane żądania i odpowiedzi API w narzędzia, które agent może wywoływać. Środowisko używa nagranych danych i obsługuje zmiany tylko wtedy, gdy nagranie potwierdza ich efekty.
+
+Poproś agenta, aby za pomocą REA nagrał sesję na instancji testowej, na której może tworzyć, edytować i usuwać dane. Możesz też zacząć od pliku HAR, który zapisuje żądania i odpowiedzi sieciowe przeglądarki.
+
+Zbuduj środowisko za pomocą REA, a następnie uruchom je z osobno zainstalowanymi AgentEnv i Dockerem:
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+REA eksportuje gotowe do uruchomienia środowisko z podstawowym testem uruchamiania i odpowiedzi. Połącz je ze swoim frameworkiem RL, aby określić cele zadań, dodać sprawdzanie nagród i uruchomić trening.
+
+[Przewodnik tworzenia środowiska](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Dokumentacja środowisk](../agent-environments.md) ·
+[Obejrzyj demo w X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## FAQ

 <details>
@@ -20,7 +20,7 @@

 **[Site](https://rea.tools/pt-BR/) · [Guias](https://rea.tools/pt-BR/guides/) · [Casos de uso](https://rea.tools/pt-BR/showcase/)**

-[Início rápido](#início-rápido) · [Como o REA funciona](#como-o-rea-funciona) · [O que você pode analisar](#o-que-você-pode-analisar) · [Criar ambientes de RL](#build-rl-environments) · [Casos de uso](#casos-de-uso) · [Perguntas frequentes](#perguntas-frequentes) · [Ferramentas GNU objdump e Rizin](../reverse-engineering-tools.md) · [Documentação](#documentação)
+[Início rápido](#início-rápido) · [Como o REA funciona](#como-o-rea-funciona) · [O que você pode analisar](#o-que-você-pode-analisar) · [Casos de uso](#casos-de-uso) · [Criar ambientes de RL](#build-rl-environments) · [Perguntas frequentes](#perguntas-frequentes) · [Ferramentas GNU objdump e Rizin](../reverse-engineering-tools.md) · [Documentação](#documentação)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -196,28 +196,6 @@ Para binários grandes, aumente o prazo de inicialização com `REA_GHIDRA_START

 Os formatos nativos e os sistemas anfitriões compatíveis variam por provedor. Consulte [configuração do Hopper e Ghidra](../installation.md#hopper), o [guia do IDA](../ida-provider.md), [Kuna](../kuna-provider.md) e o [suporte experimental ao Ghidra no Windows](../windows-ghidra-p0.md). O Ghidra também oferece [análise de DOS de 16 bits](../ghidra-dos.md). Para selecionar um provedor, consulte o [guia da CLI](../cli.md#choose-a-provider). Verifique a [disponibilidade nas versões](../installation.md#released-package-and-main) das funcionalidades adicionadas após a versão mais recente no npm.

-<a id="build-rl-environments"></a>
-
-## Criar ambientes de RL
-
-Crie um ambiente local onde um agente de IA possa praticar tarefas como encontrar uma issue ou criar uma pasta, sem executar o aplicativo original. Use para aprendizado por reforço (RL) ou para testar como o agente conclui tarefas.
-
-O REA transforma requisições e respostas de API gravadas em ferramentas que o agente pode chamar. O ambiente usa os dados gravados e só aceita alterações cujos efeitos sejam confirmados pela gravação.
-
-Peça ao agente para usar o REA e gravar uma sessão em uma instância de teste onde ele possa criar, editar e excluir dados. Você também pode começar com um arquivo HAR, que registra as requisições e respostas de rede do navegador.
-
-Crie com o REA e execute com o framework AgentEnv e o Docker instalados separadamente:
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-O REA exporta um ambiente executável com um teste básico para verificar se ele inicia e responde. Use com seu framework de RL para definir objetivos, adicionar verificações de recompensa e executar o treinamento.
-
-[Guia para criar um ambiente](../agent-environments-quickstart.md) ·
-[Referência de ambientes](../agent-environments.md)
-
 ## Casos de uso

 <a href="https://rea.tools/pt-BR/showcase/">
@@ -245,8 +223,38 @@ Inspecione as instruções de 16 bits do jogo original para PC-98, recupere os c

 [Leia o estudo de caso](https://rea.tools/pt-BR/showcase/th04/) · [Repositório da reconstrução](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### Criar ambientes de RL com o REA
+
+Grave uma sessão de aplicativo web, transforme sua API em ferramentas e exporte um ambiente que um agente de IA possa usar. Execute com o AgentEnv e adicione tarefas e verificações de recompensa para treinamento RL ou avaliação.
+
+[Guia para criar um ambiente](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Veja a demonstração no X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 Se você usou o REA em algo interessante, gostaríamos de conhecer. Compartilhe seu caso em uma [issue](https://github.com/morluto/rea/issues) ou um [pull request](https://github.com/morluto/rea/pulls), incluindo o alvo, sua pergunta, como o REA ajudou e o que descobriu.

+<a id="build-rl-environments"></a>
+
+## Criar ambientes de RL
+
+Crie um ambiente local onde um agente de IA possa praticar tarefas como encontrar uma issue ou criar uma pasta, sem executar o aplicativo original. Use para aprendizado por reforço (RL) ou para testar como o agente conclui tarefas.
+
+O REA transforma requisições e respostas de API gravadas em ferramentas que o agente pode chamar. O ambiente usa os dados gravados e só aceita alterações cujos efeitos sejam confirmados pela gravação.
+
+Peça ao agente para usar o REA e gravar uma sessão em uma instância de teste onde ele possa criar, editar e excluir dados. Você também pode começar com um arquivo HAR, que registra as requisições e respostas de rede do navegador.
+
+Crie com o REA e execute com o framework AgentEnv e o Docker instalados separadamente:
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+O REA exporta um ambiente executável com um teste básico para verificar se ele inicia e responde. Use com seu framework de RL para definir objetivos, adicionar verificações de recompensa e executar o treinamento.
+
+[Guia para criar um ambiente](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Referência de ambientes](../agent-environments.md) ·
+[Veja a demonstração no X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## Perguntas frequentes

 <details>
@@ -20,7 +20,7 @@

 **[Site web](https://rea.tools/) · [Ghiduri](https://rea.tools/guides/) · [Studii de caz](https://rea.tools/showcase/)**

-[Pornire rapidă](#pornire-rapidă) · [Cum funcționează REA](#cum-funcționează-rea) · [Ce poți analiza](#ce-poți-analiza) · [Construiește medii RL](#build-rl-environments) · [Studii de caz](#studii-de-caz) · [Întrebări frecvente](#întrebări-frecvente) · [Documentație](#documentație)
+[Pornire rapidă](#pornire-rapidă) · [Cum funcționează REA](#cum-funcționează-rea) · [Ce poți analiza](#ce-poți-analiza) · [Studii de caz](#studii-de-caz) · [Construiește medii RL](#build-rl-environments) · [Întrebări frecvente](#întrebări-frecvente) · [Documentație](#documentație)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -247,28 +247,6 @@ Pentru selectarea motorului, consultă [ghidul CLI](../cli.md#choose-a-provider)
 Verifică [disponibilitatea în versiunile publicate](../installation.md#released-package-and-main)
 pentru funcționalitățile adăugate după cea mai recentă versiune npm.

-<a id="build-rl-environments"></a>
-
-## Construiește medii RL
-
-Creează un mediu local în care un agent AI să exerseze sarcini precum găsirea unui issue sau crearea unui dosar, fără a rula aplicația originală. Folosește-l pentru învățare prin recompensă (RL) sau pentru a testa cât de bine îndeplinește agentul sarcinile.
-
-REA transformă cererile și răspunsurile API înregistrate în instrumente pe care agentul le poate apela. Mediul folosește datele înregistrate și permite modificări doar când înregistrarea le confirmă efectele.
-
-Cere agentului să folosească REA pentru a înregistra o sesiune pe o instanță de test unde poate crea, edita și șterge date. Poți începe și cu un fișier HAR, care înregistrează cererile și răspunsurile de rețea ale browserului.
-
-Construiește cu REA, apoi rulează cu frameworkul AgentEnv și Docker, instalate separat:
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-REA exportă un mediu executabil cu un test de bază care verifică pornirea și răspunsurile. Conectează-l la frameworkul RL pentru a defini obiectivele, a adăuga verificări de recompensă și a rula antrenarea.
-
-[Ghid pentru construirea unui mediu](../agent-environments-quickstart.md) ·
-[Referință pentru medii](../agent-environments.md)
-
 ## Studii de caz

 <a href="https://rea.tools/showcase/">
@@ -304,11 +282,41 @@ compară codul C++ reconstruit cu rezultatul compilatorului folosit la acea vrem
 [Citește studiul de caz](https://rea.tools/showcase/th04/) ·
 [Repository-ul reconstrucției](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### Construiește medii RL cu REA
+
+Înregistrează o sesiune de aplicație web, transformă API-ul în instrumente și exportă un mediu pe care un agent AI îl poate folosi. Rulează cu AgentEnv, apoi adaugă sarcini și verificări de recompensă pentru antrenare RL sau evaluare.
+
+[Ghid pentru construirea unui mediu](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Vezi demonstrația pe X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 Dacă ai folosit REA pentru ceva interesant, ne-ar plăcea să vedem rezultatul.
 Prezintă cazul într-un [issue](https://github.com/morluto/rea/issues) sau într-un
 [pull request](https://github.com/morluto/rea/pulls), menționând ținta analizată,
 întrebarea ta, cum te-a ajutat REA și ce ai descoperit.

+<a id="build-rl-environments"></a>
+
+## Construiește medii RL
+
+Creează un mediu local în care un agent AI să exerseze sarcini precum găsirea unui issue sau crearea unui dosar, fără a rula aplicația originală. Folosește-l pentru învățare prin recompensă (RL) sau pentru a testa cât de bine îndeplinește agentul sarcinile.
+
+REA transformă cererile și răspunsurile API înregistrate în instrumente pe care agentul le poate apela. Mediul folosește datele înregistrate și permite modificări doar când înregistrarea le confirmă efectele.
+
+Cere agentului să folosească REA pentru a înregistra o sesiune pe o instanță de test unde poate crea, edita și șterge date. Poți începe și cu un fișier HAR, care înregistrează cererile și răspunsurile de rețea ale browserului.
+
+Construiește cu REA, apoi rulează cu frameworkul AgentEnv și Docker, instalate separat:
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+REA exportă un mediu executabil cu un test de bază care verifică pornirea și răspunsurile. Conectează-l la frameworkul RL pentru a defini obiectivele, a adăuga verificări de recompensă și a rula antrenarea.
+
+[Ghid pentru construirea unui mediu](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Referință pentru medii](../agent-environments.md) ·
+[Vezi demonstrația pe X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## Întrebări frecvente

 <details>
@@ -20,7 +20,7 @@

 **[Сайт](https://rea.tools/ru/) · [Руководства](https://rea.tools/ru/guides/) · [Примеры](https://rea.tools/ru/showcase/)**

-[Быстрый старт](#быстрый-старт) · [Как работает REA](#как-работает-rea) · [Что можно анализировать](#что-можно-анализировать) · [Создание RL-окружений](#build-rl-environments) · [Примеры](#примеры) · [Частые вопросы](#частые-вопросы) · [Инструменты GNU objdump и Rizin](../reverse-engineering-tools.md) · [Документация](#документация)
+[Быстрый старт](#быстрый-старт) · [Как работает REA](#как-работает-rea) · [Что можно анализировать](#что-можно-анализировать) · [Примеры](#примеры) · [Создание RL-окружений](#build-rl-environments) · [Частые вопросы](#частые-вопросы) · [Инструменты GNU objdump и Rizin](../reverse-engineering-tools.md) · [Документация](#документация)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -196,28 +196,6 @@ REA требует Node.js 22.x (>=22.23.4), 24.x (>=24.22.1) или 26+ (>=26.1

 Нативные форматы и поддерживаемые системы различаются у разных провайдеров. См. [настройку Hopper и Ghidra](../installation.md#hopper), [руководство по IDA](../ida-provider.md), [Kuna](../kuna-provider.md) и [экспериментальную поддержку Ghidra в Windows](../windows-ghidra-p0.md). Ghidra также поддерживает [анализ 16-битного DOS](../ghidra-dos.md). Выбор провайдера описан в [руководстве по CLI](../cli.md#choose-a-provider). Для функций, добавленных после последней версии в npm, проверьте [доступность в релизах](../installation.md#released-package-and-main).

-<a id="build-rl-environments"></a>
-
-## Создание RL-окружений
-
-Создайте локальное окружение, где ИИ-агент сможет выполнять пробные задания, например искать задачу в трекере или создавать папку, без запуска исходного приложения. Используйте его для обучения с подкреплением (RL) или проверки того, как агент справляется с заданиями.
-
-REA превращает записанные API-запросы и ответы в инструменты, которые может вызывать агент. Окружение использует записанные данные и поддерживает изменения только тогда, когда запись подтверждает их эффект.
-
-Попросите агента использовать REA для записи сеанса на тестовом экземпляре, где ему разрешено создавать, редактировать и удалять данные. Можно начать и с HAR-файла, в котором записаны сетевые запросы и ответы браузера.
-
-Соберите окружение с REA, затем запустите его с отдельно установленными AgentEnv и Docker:
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-REA экспортирует готовое к запуску окружение с базовым тестом запуска и ответов. Подключите его к своему RL-фреймворку, чтобы задать цели, добавить проверки наград и запустить обучение.
-
-[Руководство по созданию окружения](../agent-environments-quickstart.md) ·
-[Справочник окружений](../agent-environments.md)
-
 ## Примеры

 <a href="https://rea.tools/ru/showcase/">
@@ -245,8 +223,38 @@ REA экспортирует готовое к запуску окружение

 [Прочитать исследование](https://rea.tools/ru/showcase/th04/) · [Репозиторий реконструкции](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### Создавайте RL-окружения с REA
+
+Запишите сеанс веб-приложения, превратите его API в инструменты и экспортируйте окружение для ИИ-агента. Запустите его с AgentEnv, затем добавьте задания и проверки наград для RL-обучения или оценки.
+
+[Руководство по созданию окружения](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Смотреть демо в X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 Если вы исследовали с REA что-то интересное, поделитесь результатом. Создайте [issue](https://github.com/morluto/rea/issues) или [pull request](https://github.com/morluto/rea/pulls) и укажите цель, ваш вопрос, как помог REA и что удалось узнать.

+<a id="build-rl-environments"></a>
+
+## Создание RL-окружений
+
+Создайте локальное окружение, где ИИ-агент сможет выполнять пробные задания, например искать задачу в трекере или создавать папку, без запуска исходного приложения. Используйте его для обучения с подкреплением (RL) или проверки того, как агент справляется с заданиями.
+
+REA превращает записанные API-запросы и ответы в инструменты, которые может вызывать агент. Окружение использует записанные данные и поддерживает изменения только тогда, когда запись подтверждает их эффект.
+
+Попросите агента использовать REA для записи сеанса на тестовом экземпляре, где ему разрешено создавать, редактировать и удалять данные. Можно начать и с HAR-файла, в котором записаны сетевые запросы и ответы браузера.
+
+Соберите окружение с REA, затем запустите его с отдельно установленными AgentEnv и Docker:
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+REA экспортирует готовое к запуску окружение с базовым тестом запуска и ответов. Подключите его к своему RL-фреймворку, чтобы задать цели, добавить проверки наград и запустить обучение.
+
+[Руководство по созданию окружения](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Справочник окружений](../agent-environments.md) ·
+[Смотреть демо в X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## Частые вопросы

 <details>
@@ -20,7 +20,7 @@

 **[เว็บไซต์](https://rea.tools/th/) · [คู่มือ](https://rea.tools/th/guides/) · [ตัวอย่างการใช้งาน](https://rea.tools/th/showcase/)**

-[เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว](#เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว) · [REA ทำงานอย่างไร](#rea-ทำงานอย่างไร) · [สิ่งที่วิเคราะห์ได้](#สิ่งที่วิเคราะห์ได้) · [สร้างสภาพแวดล้อม RL](#build-rl-environments) · [ตัวอย่างการใช้งาน](#ตัวอย่างการใช้งาน) · [คำถามที่พบบ่อย](#คำถามที่พบบ่อย) · [เครื่องมือ GNU objdump และ Rizin](../reverse-engineering-tools.md) · [เอกสาร](#เอกสาร)
+[เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว](#เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว) · [REA ทำงานอย่างไร](#rea-ทำงานอย่างไร) · [สิ่งที่วิเคราะห์ได้](#สิ่งที่วิเคราะห์ได้) · [ตัวอย่างการใช้งาน](#ตัวอย่างการใช้งาน) · [สร้างสภาพแวดล้อม RL](#build-rl-environments) · [คำถามที่พบบ่อย](#คำถามที่พบบ่อย) · [เครื่องมือ GNU objdump และ Rizin](../reverse-engineering-tools.md) · [เอกสาร](#เอกสาร)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -196,28 +196,6 @@ REA ต้องใช้ Node.js 22.x (>=22.23.4), 24.x (>=24.22.1) หรื

 รูปแบบไบนารีเนทีฟและแพลตฟอร์มที่รองรับแตกต่างกันตามผู้ให้บริการวิเคราะห์ ดู[การตั้งค่า Hopper และ Ghidra](../installation.md#hopper), [คู่มือ IDA](../ida-provider.md) [Kuna](../kuna-provider.md) และ[การรองรับ Ghidra บน Windows แบบทดลอง](../windows-ghidra-p0.md) Ghidra ยังรองรับ[การวิเคราะห์ DOS แบบ 16 บิต](../ghidra-dos.md) สำหรับการเลือกผู้ให้บริการ ดู[คู่มือ CLI](../cli.md#choose-a-provider) ตรวจสอบ[ความพร้อมใช้งานในแต่ละรุ่น](../installation.md#released-package-and-main) สำหรับฟีเจอร์ที่เพิ่มหลังรุ่นล่าสุดบน npm

-<a id="build-rl-environments"></a>
-
-## สร้างสภาพแวดล้อม RL
-
-สร้างสภาพแวดล้อมในเครื่องให้เอเจนต์ AI ฝึกทำงาน เช่น ค้นหา issue หรือสร้างโฟลเดอร์ โดยไม่ต้องรันแอปต้นฉบับ ใช้สำหรับการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (RL) หรือทดสอบว่าเอเจนต์ทำงานได้ดีเพียงใด
-
-REA เปลี่ยนคำขอและคำตอบ API ที่บันทึกไว้เป็นเครื่องมือที่เอเจนต์เรียกใช้ได้ สภาพแวดล้อมใช้ข้อมูลที่บันทึกไว้และรองรับการเปลี่ยนแปลงเฉพาะเมื่อข้อมูลบันทึกยืนยันผลของการเปลี่ยนแปลงนั้น
-
-ขอให้เอเจนต์ใช้ REA บันทึกเซสชันบนระบบทดสอบที่อนุญาตให้สร้าง แก้ไข และลบข้อมูลได้ หรือเริ่มจากไฟล์ HAR ซึ่งบันทึกคำขอและคำตอบเครือข่ายของเบราว์เซอร์
-
-สร้างด้วย REA แล้วรันด้วยเฟรมเวิร์ก AgentEnv และ Docker ที่ติดตั้งแยกต่างหาก:
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-REA ส่งออกสภาพแวดล้อมที่รันได้พร้อมการทดสอบพื้นฐานว่าเริ่มทำงานและตอบสนองได้ เชื่อมต่อกับเฟรมเวิร์ก RL เพื่อกำหนดเป้าหมายงาน เพิ่มการตรวจสอบรางวัล และฝึกเอเจนต์
-
-[คู่มือสร้างสภาพแวดล้อม](../agent-environments-quickstart.md) ·
-[เอกสารอ้างอิงสภาพแวดล้อม](../agent-environments.md)
-
 ## ตัวอย่างการใช้งาน

 <a href="https://rea.tools/th/showcase/">
@@ -245,8 +223,38 @@ REA ส่งออกสภาพแวดล้อมที่รันได

 [อ่านกรณีศึกษา](https://rea.tools/th/showcase/th04/) · [รีโพซิทอรีการสร้างขึ้นใหม่](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### สร้างสภาพแวดล้อม RL ด้วย REA
+
+บันทึกเซสชันเว็บแอป เปลี่ยน API เป็นเครื่องมือ และส่งออกสภาพแวดล้อมที่เอเจนต์ AI ใช้ได้ รันด้วย AgentEnv แล้วเพิ่มงานและการตรวจสอบรางวัลสำหรับการฝึก RL หรือการประเมิน
+
+[คู่มือสร้างสภาพแวดล้อม](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[ชมเดโมบน X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 หากคุณใช้ REA กับสิ่งที่น่าสนใจ เราอยากเห็นผลงานของคุณ แบ่งปันกรณีของคุณผ่าน [issue](https://github.com/morluto/rea/issues) หรือ [pull request](https://github.com/morluto/rea/pulls) พร้อมระบุเป้าหมาย คำถามของคุณ REA ช่วยอย่างไร และสิ่งที่คุณค้นพบ

+<a id="build-rl-environments"></a>
+
+## สร้างสภาพแวดล้อม RL
+
+สร้างสภาพแวดล้อมในเครื่องให้เอเจนต์ AI ฝึกทำงาน เช่น ค้นหา issue หรือสร้างโฟลเดอร์ โดยไม่ต้องรันแอปต้นฉบับ ใช้สำหรับการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (RL) หรือทดสอบว่าเอเจนต์ทำงานได้ดีเพียงใด
+
+REA เปลี่ยนคำขอและคำตอบ API ที่บันทึกไว้เป็นเครื่องมือที่เอเจนต์เรียกใช้ได้ สภาพแวดล้อมใช้ข้อมูลที่บันทึกไว้และรองรับการเปลี่ยนแปลงเฉพาะเมื่อข้อมูลบันทึกยืนยันผลของการเปลี่ยนแปลงนั้น
+
+ขอให้เอเจนต์ใช้ REA บันทึกเซสชันบนระบบทดสอบที่อนุญาตให้สร้าง แก้ไข และลบข้อมูลได้ หรือเริ่มจากไฟล์ HAR ซึ่งบันทึกคำขอและคำตอบเครือข่ายของเบราว์เซอร์
+
+สร้างด้วย REA แล้วรันด้วยเฟรมเวิร์ก AgentEnv และ Docker ที่ติดตั้งแยกต่างหาก:
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+REA ส่งออกสภาพแวดล้อมที่รันได้พร้อมการทดสอบพื้นฐานว่าเริ่มทำงานและตอบสนองได้ เชื่อมต่อกับเฟรมเวิร์ก RL เพื่อกำหนดเป้าหมายงาน เพิ่มการตรวจสอบรางวัล และฝึกเอเจนต์
+
+[คู่มือสร้างสภาพแวดล้อม](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[เอกสารอ้างอิงสภาพแวดล้อม](../agent-environments.md) ·
+[ชมเดโมบน X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## คำถามที่พบบ่อย

 <details>
@@ -20,7 +20,7 @@

 **[Web sitesi](https://rea.tools/tr/) · [Rehberler](https://rea.tools/tr/guides/) · [Örnek çalışmalar](https://rea.tools/tr/showcase/)**

-[Hızlı başlangıç](#hızlı-başlangıç) · [REA nasıl çalışır](#rea-nasıl-çalışır) · [Neleri analiz edebilirsiniz](#neleri-analiz-edebilirsiniz) · [RL ortamları oluşturun](#build-rl-environments) · [Örnek çalışmalar](#örnek-çalışmalar) · [Sık sorulan sorular](#sık-sorulan-sorular) · [GNU objdump ve Rizin araçları](../reverse-engineering-tools.md) · [Belgeler](#belgeler)
+[Hızlı başlangıç](#hızlı-başlangıç) · [REA nasıl çalışır](#rea-nasıl-çalışır) · [Neleri analiz edebilirsiniz](#neleri-analiz-edebilirsiniz) · [Örnek çalışmalar](#örnek-çalışmalar) · [RL ortamları oluşturun](#build-rl-environments) · [Sık sorulan sorular](#sık-sorulan-sorular) · [GNU objdump ve Rizin araçları](../reverse-engineering-tools.md) · [Belgeler](#belgeler)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -192,28 +192,6 @@ Statik JavaScript ve .NET incelemesi, uygulamayı çalıştırmadan sağlanan do

 Yerel makine kodu içeren ikili dosya biçimleri ve ana bilgisayar desteği sağlayıcıya göre değişir. [Hopper ve Ghidra kurulumu](../installation.md#hopper), isteğe bağlı native MCP bridge'i de açıklayan [IDA rehberi](../ida-provider.md), [Kuna](../kuna-provider.md) ve [Windows için deneysel Ghidra desteği](../windows-ghidra-p0.md) belgelerine bakın. Ghidra ayrıca [16 bit DOS analizini](../ghidra-dos.md) destekler. Büyük ikili dosyalar için sağlayıcının başlatma zaman aşımını `REA_GHIDRA_STARTUP_TIMEOUT_MS` veya `REA_HOPPER_STARTUP_TIMEOUT_MS` ile artırın. Sağlayıcı seçimi için [CLI rehberine](../cli.md#choose-a-provider) bakın. En son npm sürümünden sonra eklenen özellikler için [sürümlerde kullanılabilirliği](../installation.md#released-package-and-main) kontrol edin.

-<a id="build-rl-environments"></a>
-
-## RL ortamları oluşturun
-
-Asıl uygulamayı çalıştırmadan, yapay zekâ ajanının sorun bulma veya klasör oluşturma gibi görevleri deneyeceği yerel bir ortam oluşturun. Bunu pekiştirmeli öğrenme (RL) veya ajanın görevleri ne kadar iyi tamamladığını test etmek için kullanın.
-
-REA, kaydedilmiş API isteklerini ve yanıtlarını ajanın çağırabileceği araçlara dönüştürür. Ortam kayıtlı verileri kullanır ve yalnızca etkisi kayıtla doğrulanan değişiklikleri destekler.
-
-Ajanınızdan, veri oluşturma, düzenleme ve silme izni verdiğiniz bir test ortamında REA ile bir oturum kaydetmesini isteyin. Tarayıcının ağ isteklerini ve yanıtlarını kaydeden bir HAR dosyasıyla da başlayabilirsiniz.
-
-REA ile oluşturun, ardından ayrıca kurulan AgentEnv çerçevesi ve Docker ile çalıştırın:
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-REA, çalıştırılabilir bir ortamı ve başlayıp yanıt verdiğini kontrol eden temel bir testi dışa aktarır. Görev hedeflerini ve ödül kontrollerini tanımlamak, ardından eğitim çalıştırmak için RL çerçevenizle kullanın.
-
-[Ortam oluşturma rehberi](../agent-environments-quickstart.md) ·
-[Ortam referansı](../agent-environments.md)
-
 ## Örnek çalışmalar

 <a href="https://rea.tools/tr/showcase/">
@@ -241,8 +219,38 @@ Bir ses çağrısından konumu stereo konumlandırmaya dönüştüren yardımcı

 [Örnek çalışmayı okuyun](https://rea.tools/tr/showcase/th04/) · [Yeniden oluşturma deposu](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### REA ile RL ortamları oluşturun
+
+Bir web uygulaması oturumunu kaydedin, API’sini araçlara dönüştürün ve bir yapay zekâ ajanının kullanabileceği ortamı dışa aktarın. AgentEnv ile çalıştırın, ardından RL eğitimi veya değerlendirmesi için görevler ve ödül kontrolleri ekleyin.
+
+[Ortam oluşturma rehberi](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Demoyu X’te izleyin](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 REA'yı ilginç bir konuda kullandıysanız görmek isteriz. Hedefi, sorunuzu, REA'nın nasıl yardımcı olduğunu ve bulgularınızı bir [issue](https://github.com/morluto/rea/issues) veya [pull request](https://github.com/morluto/rea/pulls) ile paylaşın.

+<a id="build-rl-environments"></a>
+
+## RL ortamları oluşturun
+
+Asıl uygulamayı çalıştırmadan, yapay zekâ ajanının sorun bulma veya klasör oluşturma gibi görevleri deneyeceği yerel bir ortam oluşturun. Bunu pekiştirmeli öğrenme (RL) veya ajanın görevleri ne kadar iyi tamamladığını test etmek için kullanın.
+
+REA, kaydedilmiş API isteklerini ve yanıtlarını ajanın çağırabileceği araçlara dönüştürür. Ortam kayıtlı verileri kullanır ve yalnızca etkisi kayıtla doğrulanan değişiklikleri destekler.
+
+Ajanınızdan, veri oluşturma, düzenleme ve silme izni verdiğiniz bir test ortamında REA ile bir oturum kaydetmesini isteyin. Tarayıcının ağ isteklerini ve yanıtlarını kaydeden bir HAR dosyasıyla da başlayabilirsiniz.
+
+REA ile oluşturun, ardından ayrıca kurulan AgentEnv çerçevesi ve Docker ile çalıştırın:
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+REA, çalıştırılabilir bir ortamı ve başlayıp yanıt verdiğini kontrol eden temel bir testi dışa aktarır. Görev hedeflerini ve ödül kontrollerini tanımlamak, ardından eğitim çalıştırmak için RL çerçevenizle kullanın.
+
+[Ortam oluşturma rehberi](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Ortam referansı](../agent-environments.md) ·
+[Demoyu X’te izleyin](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## Sık sorulan sorular

 <details>
@@ -20,7 +20,7 @@

 **[Сайт](https://rea.tools/uk/) · [Посібники](https://rea.tools/uk/guides/) · [Приклади](https://rea.tools/uk/showcase/)**

-[Швидкий старт](#швидкий-старт) · [Як працює REA](#як-працює-rea) · [Що можна аналізувати](#що-можна-аналізувати) · [Створення RL-середовищ](#build-rl-environments) · [Приклади](#приклади) · [Поширені запитання](#поширені-запитання) · [Інструменти GNU objdump і Rizin](../reverse-engineering-tools.md) · [Документація](#документація)
+[Швидкий старт](#швидкий-старт) · [Як працює REA](#як-працює-rea) · [Що можна аналізувати](#що-можна-аналізувати) · [Приклади](#приклади) · [Створення RL-середовищ](#build-rl-environments) · [Поширені запитання](#поширені-запитання) · [Інструменти GNU objdump і Rizin](../reverse-engineering-tools.md) · [Документація](#документація)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -196,28 +196,6 @@ REA потребує Node.js 22.x (>=22.23.4), 24.x (>=24.22.1) або 26+ (>=26

 Нативні формати й підтримка систем відрізняються залежно від провайдера. Дивіться [налаштування Hopper і Ghidra](../installation.md#hopper), [посібник IDA](../ida-provider.md), [Kuna](../kuna-provider.md) та [експериментальну підтримку Ghidra у Windows](../windows-ghidra-p0.md). Ghidra також підтримує [аналіз 16-бітного DOS](../ghidra-dos.md). Для вибору провайдера дивіться [посібник CLI](../cli.md#choose-a-provider). Для функцій, доданих після найновішої версії в npm, перевірте [доступність у випусках](../installation.md#released-package-and-main).

-<a id="build-rl-environments"></a>
-
-## Створення RL-середовищ
-
-Створіть локальне середовище, де ШІ-агент може тренуватися виконувати завдання, як-от пошук issue або створення папки, без запуску початкового застосунку. Використовуйте його для навчання з підкріпленням (RL) або перевірки того, як агент виконує завдання.
-
-REA перетворює записані API-запити й відповіді на інструменти, які може викликати агент. Середовище використовує записані дані й підтримує зміни лише тоді, коли запис підтверджує їхні ефекти.
-
-Попросіть агента використати REA для запису сеансу на тестовому екземплярі, де йому дозволено створювати, редагувати й видаляти дані. Можна також почати з HAR-файлу, що містить мережеві запити й відповіді браузера.
-
-Створіть середовище з REA, а потім запустіть його з окремо встановленими AgentEnv і Docker:
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-REA експортує готове до запуску середовище з базовим тестом запуску й відповідей. Підключіть його до свого RL-фреймворку, щоб задати цілі, додати перевірки винагород і запустити навчання.
-
-[Посібник зі створення середовища](../agent-environments-quickstart.md) ·
-[Довідник середовищ](../agent-environments.md)
-
 ## Приклади

 <a href="https://rea.tools/uk/showcase/">
@@ -245,8 +223,38 @@ REA експортує готове до запуску середовище з

 [Прочитати дослідження](https://rea.tools/uk/showcase/th04/) · [Репозиторій реконструкції](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### Створюйте RL-середовища з REA
+
+Запишіть сеанс вебзастосунку, перетворіть його API на інструменти й експортуйте середовище для ШІ-агента. Запустіть його з AgentEnv, а потім додайте завдання та перевірки винагород для RL-навчання або оцінювання.
+
+[Посібник зі створення середовища](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Дивитися демо в X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 Якщо ви дослідили з REA щось цікаве, поділіться результатом. Створіть [issue](https://github.com/morluto/rea/issues) або [pull request](https://github.com/morluto/rea/pulls) і вкажіть ціль, ваше запитання, як допоміг REA та що ви з'ясували.

+<a id="build-rl-environments"></a>
+
+## Створення RL-середовищ
+
+Створіть локальне середовище, де ШІ-агент може тренуватися виконувати завдання, як-от пошук issue або створення папки, без запуску початкового застосунку. Використовуйте його для навчання з підкріпленням (RL) або перевірки того, як агент виконує завдання.
+
+REA перетворює записані API-запити й відповіді на інструменти, які може викликати агент. Середовище використовує записані дані й підтримує зміни лише тоді, коли запис підтверджує їхні ефекти.
+
+Попросіть агента використати REA для запису сеансу на тестовому екземплярі, де йому дозволено створювати, редагувати й видаляти дані. Можна також почати з HAR-файлу, що містить мережеві запити й відповіді браузера.
+
+Створіть середовище з REA, а потім запустіть його з окремо встановленими AgentEnv і Docker:
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+REA експортує готове до запуску середовище з базовим тестом запуску й відповідей. Підключіть його до свого RL-фреймворку, щоб задати цілі, додати перевірки винагород і запустити навчання.
+
+[Посібник зі створення середовища](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Довідник середовищ](../agent-environments.md) ·
+[Дивитися демо в X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## Поширені запитання

 <details>
@@ -20,7 +20,7 @@

 **[Website](https://rea.tools/) · [Guides](https://rea.tools/guides/) · [Showcases](https://rea.tools/showcase/)**

-[Jaldi shuru karein](#jaldi-shuru-karein) · [REA kaise kaam karta hai](#rea-kaise-kaam-karta-hai) · [Kya kuch analyze kar sakte hain](#kya-kuch-analyze-kar-sakte-hain) · [RL environments banayein](#build-rl-environments) · [Amli misaalein](#amli-misaalein) · [FAQ](#faq) · [Documentation](#documentation)
+[Jaldi shuru karein](#jaldi-shuru-karein) · [REA kaise kaam karta hai](#rea-kaise-kaam-karta-hai) · [Kya kuch analyze kar sakte hain](#kya-kuch-analyze-kar-sakte-hain) · [Amli misaalein](#amli-misaalein) · [RL environments banayein](#build-rl-environments) · [FAQ](#faq) · [Documentation](#documentation)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -246,28 +246,6 @@ Provider select karne ke liye [CLI guide](../cli.md#choose-a-provider) dekhein.
 Latest npm release ke baad add hone wale features ki
 [release availability](../installation.md#released-package-and-main) check karein.

-<a id="build-rl-environments"></a>
-
-## RL environments banayein
-
-AI agent ke liye local environment banayein jahan woh asal app chalaye baghair issue dhoondhne ya folder banane jaise kaam ki mashq kar sake. Ise reinforcement learning (RL) ya agent ke kaam poore karne ki salahiyat jaanchne ke liye istemal karein.
-
-REA record kiye hue API requests aur responses ko aise tools mein badalta hai jinhein agent call kar sakta hai. Environment recorded data istemal karta hai aur sirf woh tabdeeliyan support karta hai jin ke asraat recording tasdeeq karti hai.
-
-Agent se kahein ke REA ke zariye test instance par session record kare jahan use data banane, edit karne aur delete karne ki ijazat ho. Aap HAR file se bhi shuru kar sakte hain, jo browser ke network requests aur responses ka record hoti hai.
-
-REA se banayein, phir alag se install kiye hue AgentEnv framework aur Docker ke saath chalayein:
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-REA chalne ke liye tayyar environment aur aik bunyadi test export karta hai jo us ka shuru hona aur jawab dena check karta hai. Apne RL framework ke saath task goals aur reward checks tay karein aur training chalayein.
-
-[Environment banane ki rehnumai](../agent-environments-quickstart.md) ·
-[Environment reference](../agent-environments.md)
-
 ## Amli misaalein

 <a href="https://rea.tools/showcase/">
@@ -303,11 +281,41 @@ output se compare karein.
 [Case study parhein](https://rea.tools/showcase/th04/) ·
 [Reconstruction repository](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### REA se RL environments banayein
+
+Web app session record karein, us ki API ko tools mein badlein aur AI agent ke liye environment export karein. AgentEnv ke saath chalayein, phir RL training ya evaluation ke liye tasks aur reward checks shamil karein.
+
+[Environment banane ki rehnumai](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[X par demo dekhein](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 Agar aapne REA se koi dilchasp kaam kiya hai to hum dekhna chahenge. Apna case
 [issue](https://github.com/morluto/rea/issues) ya
 [pull request](https://github.com/morluto/rea/pulls) mein share karein. Target,
 apna sawal, REA ne kaise madad ki aur kya mila, yeh sab batayein.

+<a id="build-rl-environments"></a>
+
+## RL environments banayein
+
+AI agent ke liye local environment banayein jahan woh asal app chalaye baghair issue dhoondhne ya folder banane jaise kaam ki mashq kar sake. Ise reinforcement learning (RL) ya agent ke kaam poore karne ki salahiyat jaanchne ke liye istemal karein.
+
+REA record kiye hue API requests aur responses ko aise tools mein badalta hai jinhein agent call kar sakta hai. Environment recorded data istemal karta hai aur sirf woh tabdeeliyan support karta hai jin ke asraat recording tasdeeq karti hai.
+
+Agent se kahein ke REA ke zariye test instance par session record kare jahan use data banane, edit karne aur delete karne ki ijazat ho. Aap HAR file se bhi shuru kar sakte hain, jo browser ke network requests aur responses ka record hoti hai.
+
+REA se banayein, phir alag se install kiye hue AgentEnv framework aur Docker ke saath chalayein:
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+REA chalne ke liye tayyar environment aur aik bunyadi test export karta hai jo us ka shuru hona aur jawab dena check karta hai. Apne RL framework ke saath task goals aur reward checks tay karein aur training chalayein.
+
+[Environment banane ki rehnumai](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Environment reference](../agent-environments.md) ·
+[X par demo dekhein](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## FAQ

 <details>
@@ -20,7 +20,7 @@

 **[Trang web](https://rea.tools/vi/) · [Hướng dẫn](https://rea.tools/vi/guides/) · [Các nghiên cứu điển hình](https://rea.tools/vi/showcase/)**

-[Bắt đầu nhanh](#bắt-đầu-nhanh) · [Cách REA hoạt động](#cách-rea-hoạt-động) · [Những gì bạn có thể phân tích](#những-gì-bạn-có-thể-phân-tích) · [Xây dựng môi trường RL](#build-rl-environments) · [Các nghiên cứu điển hình](#các-nghiên-cứu-điển-hình) · [Câu hỏi thường gặp](#câu-hỏi-thường-gặp) · [Công cụ GNU objdump và Rizin](../reverse-engineering-tools.md) · [Tài liệu](#tài-liệu)
+[Bắt đầu nhanh](#bắt-đầu-nhanh) · [Cách REA hoạt động](#cách-rea-hoạt-động) · [Những gì bạn có thể phân tích](#những-gì-bạn-có-thể-phân-tích) · [Các nghiên cứu điển hình](#các-nghiên-cứu-điển-hình) · [Xây dựng môi trường RL](#build-rl-environments) · [Câu hỏi thường gặp](#câu-hỏi-thường-gặp) · [Công cụ GNU objdump và Rizin](../reverse-engineering-tools.md) · [Tài liệu](#tài-liệu)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -196,28 +196,6 @@ Với tệp nhị phân lớn, tăng hạn khởi động bằng `REA_GHIDRA_STA

 Định dạng mã máy và nền tảng chạy REA được hỗ trợ khác nhau tùy trình phân tích. Xem [thiết lập Hopper và Ghidra](../installation.md#hopper), [hướng dẫn IDA](../ida-provider.md), [Kuna](../kuna-provider.md) và [hỗ trợ Ghidra thử nghiệm trên Windows](../windows-ghidra-p0.md). Ghidra cũng hỗ trợ [phân tích DOS 16 bit](../ghidra-dos.md). Để chọn trình phân tích, xem [hướng dẫn CLI](../cli.md#choose-a-provider). Kiểm tra [khả năng sử dụng theo bản phát hành](../installation.md#released-package-and-main) đối với tính năng được bổ sung sau phiên bản npm mới nhất.

-<a id="build-rl-environments"></a>
-
-## Xây dựng môi trường RL
-
-Tạo môi trường cục bộ để tác tử AI luyện các tác vụ như tìm issue hoặc tạo thư mục mà không cần chạy ứng dụng gốc. Dùng môi trường này cho học tăng cường (RL) hoặc để kiểm tra khả năng hoàn thành tác vụ của tác tử.
-
-REA biến các yêu cầu và phản hồi API đã ghi thành công cụ mà tác tử có thể gọi. Môi trường dùng dữ liệu đã ghi và chỉ hỗ trợ thay đổi khi bản ghi xác nhận tác động của thay đổi đó.
-
-Yêu cầu tác tử dùng REA ghi một phiên trên bản thử nghiệm mà tác tử được phép tạo, sửa và xóa dữ liệu. Bạn cũng có thể bắt đầu với tệp HAR, bản ghi các yêu cầu và phản hồi mạng của trình duyệt.
-
-Xây dựng bằng REA, sau đó chạy với AgentEnv và Docker được cài riêng:
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-REA xuất môi trường chạy được cùng bài kiểm tra cơ bản để xác nhận môi trường khởi động và phản hồi. Kết nối với framework RL để đặt mục tiêu tác vụ, thêm kiểm tra phần thưởng và chạy huấn luyện.
-
-[Hướng dẫn xây dựng môi trường](../agent-environments-quickstart.md) ·
-[Tài liệu tham chiếu môi trường](../agent-environments.md)
-
 ## Các nghiên cứu điển hình

 <a href="https://rea.tools/vi/showcase/">
@@ -245,8 +223,38 @@ Kiểm tra các lệnh 16 bit của trò chơi PC-98 gốc, khôi phục phép t

 [Đọc nghiên cứu điển hình](https://rea.tools/vi/showcase/th04/) · [Kho mã tái tạo](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### Xây dựng môi trường RL bằng REA
+
+Ghi phiên ứng dụng web, chuyển API thành công cụ và xuất môi trường mà tác tử AI có thể dùng. Chạy bằng AgentEnv, rồi thêm tác vụ và kiểm tra phần thưởng để huấn luyện RL hoặc đánh giá.
+
+[Hướng dẫn xây dựng môi trường](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Xem bản demo trên X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 Nếu bạn dùng REA cho một mục tiêu thú vị, chúng tôi muốn biết. Chia sẻ trường hợp của bạn qua [issue](https://github.com/morluto/rea/issues) hoặc [pull request](https://github.com/morluto/rea/pulls), nêu mục tiêu, câu hỏi, cách REA giúp bạn và những gì tìm được.

+<a id="build-rl-environments"></a>
+
+## Xây dựng môi trường RL
+
+Tạo môi trường cục bộ để tác tử AI luyện các tác vụ như tìm issue hoặc tạo thư mục mà không cần chạy ứng dụng gốc. Dùng môi trường này cho học tăng cường (RL) hoặc để kiểm tra khả năng hoàn thành tác vụ của tác tử.
+
+REA biến các yêu cầu và phản hồi API đã ghi thành công cụ mà tác tử có thể gọi. Môi trường dùng dữ liệu đã ghi và chỉ hỗ trợ thay đổi khi bản ghi xác nhận tác động của thay đổi đó.
+
+Yêu cầu tác tử dùng REA ghi một phiên trên bản thử nghiệm mà tác tử được phép tạo, sửa và xóa dữ liệu. Bạn cũng có thể bắt đầu với tệp HAR, bản ghi các yêu cầu và phản hồi mạng của trình duyệt.
+
+Xây dựng bằng REA, sau đó chạy với AgentEnv và Docker được cài riêng:
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+REA xuất môi trường chạy được cùng bài kiểm tra cơ bản để xác nhận môi trường khởi động và phản hồi. Kết nối với framework RL để đặt mục tiêu tác vụ, thêm kiểm tra phần thưởng và chạy huấn luyện.
+
+[Hướng dẫn xây dựng môi trường](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[Tài liệu tham chiếu môi trường](../agent-environments.md) ·
+[Xem bản demo trên X](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## Câu hỏi thường gặp

 <details>
@@ -20,7 +20,7 @@

 **[網站](https://rea.tools/zh-TW/) · [指南](https://rea.tools/zh-TW/guides/) · [案例](https://rea.tools/zh-TW/showcase/)**

-[快速開始](#快速開始) · [REA 的工作原理](#rea-的工作原理) · [可以分析什麼](#可以分析什麼) · [建立 RL 環境](#build-rl-environments) · [案例](#案例) · [常見問題](#常見問題) · [GNU objdump 與 Rizin 工具](../reverse-engineering-tools.md) · [文件](#文件)
+[快速開始](#快速開始) · [REA 的工作原理](#rea-的工作原理) · [可以分析什麼](#可以分析什麼) · [案例](#案例) · [建立 RL 環境](#build-rl-environments) · [常見問題](#常見問題) · [GNU objdump 與 Rizin 工具](../reverse-engineering-tools.md) · [文件](#文件)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -194,28 +194,6 @@ REA 需要 Node.js 22.x（>=22.23.4）、24.x（>=24.22.1）或 26+ (>=26.12.1)

 不同提供者支援的原生格式和主機系統有所不同。請參閱 [Hopper 與 Ghidra 設定](../installation.md#hopper)、[IDA 指南](../ida-provider.md)、[Kuna](../kuna-provider.md)和[實驗性 Windows Ghidra 支援](../windows-ghidra-p0.md)。Ghidra 也支援 [16 位 DOS 分析](../ghidra-dos.md)。提供者選擇見 [CLI 指南](../cli.md#choose-a-provider)。對於最新 npm 版本發佈後新增的功能，請查看[發佈可用性](../installation.md#released-package-and-main)。

-<a id="build-rl-environments"></a>
-
-## 建立 RL 環境
-
-為 AI 代理建立本機練習環境，讓它練習尋找 issue、建立資料夾等任務，無需執行原應用程式。這個環境可用於強化學習（RL），也可用於測試代理完成任務的能力。
-
-REA 將錄製的 API 請求與回應轉為代理可呼叫的工具。環境使用錄製的資料，只有錄製證據確認了某項修改的效果，才會支援該修改。
-
-請代理使用 REA 在測試執行個體上錄製一次工作階段，並明確允許它建立、編輯和刪除資料。也可從 HAR 檔案開始，它記錄了瀏覽器的網路請求與回應。
-
-用 REA 建立，再透過另行安裝的 AgentEnv 框架與 Docker 執行：
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-REA 匯出可直接執行的環境，並附帶基本測試，檢查環境能否啟動與回應。將它接入 RL 框架，即可設定任務目標、加入獎勵檢查並執行訓練。
-
-[建立環境指南](../agent-environments-quickstart.md) ·
-[環境參考文件](../agent-environments.md)
-
 ## 案例

 <a href="https://rea.tools/zh-TW/showcase/">
@@ -245,8 +223,38 @@ REA 匯出可直接執行的環境，並附帶基本測試，檢查環境能否
 [閱讀案例](https://rea.tools/zh-TW/showcase/th04/) ·
 [重建專案儲存庫](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### 用 REA 建立 RL 環境
+
+錄製 Web 應用程式工作階段，將 API 轉為工具，並匯出 AI 代理可使用的環境。用 AgentEnv 執行，再加入任務與獎勵檢查，用於 RL 訓練或評測。
+
+[建立環境指南](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[在 X 上觀看示範](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 如果你用 REA 分析了有趣的目標，我們很想瞭解。歡迎通過 [issue](https://github.com/morluto/rea/issues) 或 [pull request](https://github.com/morluto/rea/pulls) 分享案例，說明目標、你的問題、REA 如何提供幫助，以及你的發現。

+<a id="build-rl-environments"></a>
+
+## 建立 RL 環境
+
+為 AI 代理建立本機練習環境，讓它練習尋找 issue、建立資料夾等任務，無需執行原應用程式。這個環境可用於強化學習（RL），也可用於測試代理完成任務的能力。
+
+REA 將錄製的 API 請求與回應轉為代理可呼叫的工具。環境使用錄製的資料，只有錄製證據確認了某項修改的效果，才會支援該修改。
+
+請代理使用 REA 在測試執行個體上錄製一次工作階段，並明確允許它建立、編輯和刪除資料。也可從 HAR 檔案開始，它記錄了瀏覽器的網路請求與回應。
+
+用 REA 建立，再透過另行安裝的 AgentEnv 框架與 Docker 執行：
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+REA 匯出可直接執行的環境，並附帶基本測試，檢查環境能否啟動與回應。將它接入 RL 框架，即可設定任務目標、加入獎勵檢查並執行訓練。
+
+[建立環境指南](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[環境參考文件](../agent-environments.md) ·
+[在 X 上觀看示範](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## 常見問題

 <details>
@@ -20,7 +20,7 @@

 **[网站](https://rea.tools/zh-CN/) · [指南](https://rea.tools/zh-CN/guides/) · [案例](https://rea.tools/zh-CN/showcase/)**

-[快速开始](#快速开始) · [REA 的工作原理](#rea-的工作原理) · [可以分析什么](#可以分析什么) · [构建 RL 环境](#build-rl-environments) · [案例](#案例) · [常见问题](#常见问题) · [GNU objdump 和 Rizin 工具](../reverse-engineering-tools.md) · [文档](#文档)
+[快速开始](#快速开始) · [REA 的工作原理](#rea-的工作原理) · [可以分析什么](#可以分析什么) · [案例](#案例) · [构建 RL 环境](#build-rl-environments) · [常见问题](#常见问题) · [GNU objdump 和 Rizin 工具](../reverse-engineering-tools.md) · [文档](#文档)

 <code>npx rea-agents setup</code>

@@ -194,28 +194,6 @@ REA 需要 Node.js 22.x（>=22.23.4）、24.x（>=24.22.1）或 26+ (>=26.12.1)

 不同提供方支持的原生格式和主机系统有所不同。请参阅 [Hopper 与 Ghidra 设置](../installation.md#hopper)、[IDA 指南](../ida-provider.md)、[Kuna](../kuna-provider.md)和[实验性 Windows Ghidra 支持](../windows-ghidra-p0.md)。Ghidra 也支持 [16 位 DOS 分析](../ghidra-dos.md)。提供方选择见 [CLI 指南](../cli.md#choose-a-provider)。对于最新 npm 版本发布后新增的功能，请查看[发布可用性](../installation.md#released-package-and-main)。

-<a id="build-rl-environments"></a>
-
-## 构建 RL 环境
-
-为 AI 智能体构建本地练习环境，让它练习查找 issue、创建文件夹等任务，无需运行原应用。这个环境可用于强化学习（RL），也可用于测试智能体完成任务的能力。
-
-REA 将录制的 API 请求和响应转为智能体可调用的工具。环境使用录制的数据，只有录制证据确认了某项修改的效果，才会支持该修改。
-
-让智能体使用 REA 在测试实例上录制一次会话，并明确允许它创建、编辑和删除数据。也可以从 HAR 文件开始，它记录了浏览器的网络请求和响应。
-
-用 REA 构建，再通过单独安装的 AgentEnv 框架和 Docker 运行：
-
-```sh
-rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
-agent-env run ./my-env
-```
-
-REA 导出可直接运行的环境，并附带基本测试，检查环境能否启动和响应。将它接入 RL 框架，即可设置任务目标、添加奖励检查并运行训练。
-
-[构建环境指南](../agent-environments-quickstart.md) ·
-[环境参考文档](../agent-environments.md)
-
 ## 案例

 <a href="https://rea.tools/zh-CN/showcase/">
@@ -245,8 +223,38 @@ REA 导出可直接运行的环境，并附带基本测试，检查环境能否
 [阅读案例](https://rea.tools/zh-CN/showcase/th04/) ·
 [重建项目仓库](https://github.com/N0zoM1z0/th04)

+### 用 REA 构建 RL 环境
+
+录制 Web 应用会话，将 API 转为工具，并导出 AI 智能体可使用的环境。用 AgentEnv 运行，再添加任务和奖励检查，用于 RL 训练或评测。
+
+[构建环境指南](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[在 X 上观看演示](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 如果你用 REA 分析了有趣的目标，我们很想了解。欢迎通过 [issue](https://github.com/morluto/rea/issues) 或 [pull request](https://github.com/morluto/rea/pulls) 分享案例，说明目标、你的问题、REA 如何提供帮助，以及你的发现。

+<a id="build-rl-environments"></a>
+
+## 构建 RL 环境
+
+为 AI 智能体构建本地练习环境，让它练习查找 issue、创建文件夹等任务，无需运行原应用。这个环境可用于强化学习（RL），也可用于测试智能体完成任务的能力。
+
+REA 将录制的 API 请求和响应转为智能体可调用的工具。环境使用录制的数据，只有录制证据确认了某项修改的效果，才会支持该修改。
+
+让智能体使用 REA 在测试实例上录制一次会话，并明确允许它创建、编辑和删除数据。也可以从 HAR 文件开始，它记录了浏览器的网络请求和响应。
+
+用 REA 构建，再通过单独安装的 AgentEnv 框架和 Docker 运行：
+
+```sh
+rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
+agent-env run ./my-env
+```
+
+REA 导出可直接运行的环境，并附带基本测试，检查环境能否启动和响应。将它接入 RL 框架，即可设置任务目标、添加奖励检查并运行训练。
+
+[构建环境指南](https://rea.tools/guides/rl-environments/) ·
+[环境参考文档](../agent-environments.md) ·
+[在 X 上观看演示](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+
 ## 常见问题

 <details>
@@ -183,6 +183,7 @@ describe its recorded investigation; update them only when repeating that work.
 - `public/faq/index.html`: concise answers about setup, updates, analysis and troubleshooting.
 - `public/contributors/index.html`: one searchable, alphabetical grid of GitHub contributors, with profile links and contribution guidance.
 - `public/guides/`: a guide hub and native, JavaScript/Electron and browser examples.
+- `public/guides/rl-environments/index.html`: recording a web app, exporting a runnable environment, and adding tasks and reward checks.
 - `public/examples/`: downloadable Electron source and an interactive Notes browser app.
 - `public/assets/`: shared styles, interactions, favicon and explanatory figures.

@@ -0,0 +1,51 @@
+# RL environment guide evidence
+
+The homepage section, showcase-index entry, and
+`public/guides/rl-environments/index.html` explain the existing capture, build,
+export, and verification workflow. The short showcase entry links the guide
+and announcement video; the standalone README section retains the setup steps.
+They introduce no new provider or application-support claim.
+
+The behavior and commands come from the REA
+[quickstart](https://github.com/morluto/rea/blob/447907f2808877d3a7de62c382e256f55d08e5ac/docs/agent-environments-quickstart.md),
+[environment reference](https://github.com/morluto/rea/blob/447907f2808877d3a7de62c382e256f55d08e5ac/docs/agent-environments.md),
+and [implementation index](https://github.com/morluto/rea/blob/447907f2808877d3a7de62c382e256f55d08e5ac/docs/specs/agent-environments/README.md).
+The compatibility version is the repository's pinned AgentEnv `0.9.1334` lane,
+not a claim about other framework versions. AgentEnv's
+[installation instructions](https://github.com/scaleapi/agentenv-framework#install)
+were checked when preparing the page.
+
+The folder examples and agent prompts are illustrative. Supported mutations
+require confirmation in the recording. The exported smoke task verifies tool
+count and, when available, a suitable read call's response status. The suggested
+folder task and reward check are instructions for authoring a separate task;
+the page does not claim that task has been executed or graded.
+
+The [announcement post](https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20)
+was verified through X's official oEmbed endpoint on 26 October 2026. The
+response identifies `reatools` and dates the post to 20 October 2026. The site
+links to the post rather than copying its video or loading an embedded player.
+Its historical environment counts are not presented as current coverage.
+
+Website checks and browser layout checks validate the presentation. They do
+not establish new real-application behavior or RL training results. The linked
+implementation records retain the scope and limits of their original checks.
+
+## Website validation on 26 October 2026
+
+- Documentation consistency checks and all nine README consistency tests passed.
+- The site check verified 462 HTML pages, local links, sharing metadata, the
+  sitemap, and generated assets. All 25 website regressions passed with
+  `TMPDIR=/private/tmp` on macOS.
+- The default macOS temporary path caused the language-metadata fixture to fail
+  on this change and an archive of unchanged commit `447907f28`. That fixture
+  uses unresolved temporary paths as dictionary keys and resolves lookup paths;
+  selecting a canonical temporary directory avoids the alias mismatch. No
+  production code or regression assertion was changed.
+- Real Chrome checked the new section's order, guide links, copied commands
+  and prompts, light and dark themes, a manual theme choice opposite to the
+  system, 320-pixel layouts, Arabic and Chinese homepages, `/rea/` navigation,
+  and guide content without JavaScript.
+- The new guide's translations are pending. The standard language renderer
+  provides labeled, nonindexable English fallback pages; the existing homepage
+  and guide-index editions retain their translated content.
@@ -57,6 +57,14 @@ The card and `public/assets/favicon.svg` each carry a dark
 browser tab strip. CairoSVG ignores it, so the PNG that link previews fetch
 stays light.

+## RL environment workflow
+
+The RL environment guide uses the shared semantic HTML flow: record a test app,
+build tools and local data with REA, then run the exported environment with
+AgentEnv. Labels distinguish environment building from task grading and training.
+The homepage links to the same guide and the announcement video. Source and
+verification scope are in [evidence/rl-environments.md](evidence/rl-environments.md).
+
 ## README showcases

 `docs/assets/rea-showcases.svg` and `docs/assets/rea-showcases-dark.svg` redraw
@@ -272,6 +272,25 @@
            <a class="text-link" href="browser/">Browser observation guide</a>
          </div>
        </section>
+        <section class="guide-entry">
+          <p class="eyebrow">RL environments</p>
+          <div>
+            <h2>Build an environment for agents</h2>
+            <p>
+              Record a web app session, turn it into tools and local data, then
+              add tasks and reward checks.
+            </p>
+            <div class="guide-route">
+              <span>Record</span> <b aria-hidden="true">→</b> <span>Build</span>
+              <b aria-hidden="true">→</b> <span>Run</span>
+              <b aria-hidden="true">→</b>
+              <span>Evaluate</span>
+            </div>
+            <a class="text-link" href="rl-environments/"
+              >Build an RL environment</a
+            >
+          </div>
+        </section>
      </div>
    </main>
    <!-- website:footer:start -->
@@ -0,0 +1,513 @@
+<!doctype html>
+<html lang="en">
+  <head>
+    <meta charset="utf-8" />
+    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
+    <title>Build RL environments with REA</title>
+    <meta
+      name="description"
+      content="Turn a recorded web app session into a runnable environment for training and testing AI agents."
+    />
+    <!-- website:sharing:start -->
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <link rel="canonical" href="https://rea.tools/guides/rl-environments/" />
+    <!-- website:languages:start -->
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <link rel="alternate" hreflang="en" href="https://rea.tools/guides/rl-environments/" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <link rel="alternate" hreflang="zh-CN" href="https://rea.tools/zh-CN/guides/rl-environments/" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <link rel="alternate" hreflang="zh-TW" href="https://rea.tools/zh-TW/guides/rl-environments/" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <link rel="alternate" hreflang="ja" href="https://rea.tools/ja/guides/rl-environments/" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <link rel="alternate" hreflang="ko" href="https://rea.tools/ko/guides/rl-environments/" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <link rel="alternate" hreflang="tr" href="https://rea.tools/tr/guides/rl-environments/" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <link rel="alternate" hreflang="ru" href="https://rea.tools/ru/guides/rl-environments/" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <link rel="alternate" hreflang="vi" href="https://rea.tools/vi/guides/rl-environments/" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <link rel="alternate" hreflang="th" href="https://rea.tools/th/guides/rl-environments/" />
+    <!-- prettier-ignore -->
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+    <!-- prettier-ignore -->
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+    <!-- prettier-ignore -->
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+    <!-- prettier-ignore -->
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+    <!-- prettier-ignore -->
+    <link rel="alternate" hreflang="pl" href="https://rea.tools/pl/guides/rl-environments/" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <link rel="alternate" hreflang="pt-BR" href="https://rea.tools/pt-BR/guides/rl-environments/" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <link rel="alternate" hreflang="ar" href="https://rea.tools/ar/guides/rl-environments/" />
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+    <!-- prettier-ignore -->
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+    <!-- prettier-ignore -->
+    <link rel="alternate" hreflang="it" href="https://rea.tools/it/guides/rl-environments/" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <link rel="alternate" hreflang="el" href="https://rea.tools/el/guides/rl-environments/" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <link rel="alternate" hreflang="ml" href="https://rea.tools/ml/guides/rl-environments/" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <link rel="alternate" hreflang="ur-Latn" href="https://rea.tools/ur-Latn/guides/rl-environments/" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <link rel="alternate" hreflang="ro" href="https://rea.tools/ro/guides/rl-environments/" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <link rel="alternate" hreflang="x-default" href="https://rea.tools/guides/rl-environments/" />
+    <!-- website:languages:end -->
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <meta property="og:type" content="website" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <meta property="og:site_name" content="REA" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <meta property="og:title" content="Build RL environments with REA" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <meta property="og:description" content="Turn a recorded web app session into a runnable environment for training and testing AI agents." />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <meta property="og:url" content="https://rea.tools/guides/rl-environments/" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <meta property="og:image" content="https://rea.tools/assets/social-card.png" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <meta property="og:image:type" content="image/png" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <meta property="og:image:width" content="1200" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <meta property="og:image:height" content="630" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <meta
+      property="og:image:alt"
+      content="REA — Find out how software works. Reverse engineering with your coding agent."
+    />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <meta name="twitter:title" content="Build RL environments with REA" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <meta name="twitter:description" content="Turn a recorded web app session into a runnable environment for training and testing AI agents." />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <meta name="twitter:image" content="https://rea.tools/assets/social-card.png" />
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <meta
+      name="twitter:image:alt"
+      content="REA — Find out how software works. Reverse engineering with your coding agent."
+    />
+    <!-- website:sharing:end -->
+    <!-- website:theme:start -->
+    <meta name="theme-color" content="#ffffff" />
+    <!-- Apply the saved theme before styles load, to avoid a flash on navigation. -->
+    <script src="../../assets/theme.js"></script>
+    <!-- website:theme:end -->
+    <link rel="icon" href="../../assets/favicon.svg" type="image/svg+xml" />
+    <link rel="stylesheet" href="../../assets/styles.css" />
+    <script src="../../assets/main.js" defer></script>
+  </head>
+  <body id="top">
+    <a class="skip-link" href="#main">Skip to content</a>
+    <!-- website:header:start -->
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <header class="site-header">
+      <div class="container header-inner">
+        <a class="brand" href="../../" aria-label="REA home"
+          ><span class="brand-name">REA</span
+          ><span class="brand-caption" data-i18n-skip>Reverse Engineer Anything</span></a
+        >
+        <nav class="navigation" aria-label="Main navigation">
+          <a href="../../get-started/" class="nav-start">Get started</a>
+          <a href="../../showcase/">Showcases</a>
+          <a href="../../blog/">Blog</a>
+          <a href="../../guides/" aria-current="page">Guides</a>
+          <a href="../../faq/">FAQ</a>
+          <a href="../../contributors/">Contributors</a>
+        </nav>
+        <div class="header-social">
+          <details class="language-picker" data-i18n-skip><summary><span aria-hidden="true">文 / A</span> <span>English</span></summary><nav aria-label="English"><a href="../../guides/rl-environments/" lang="en" dir="ltr" data-language="en" aria-current="true">English</a><a href="../../zh-CN/guides/rl-environments/" lang="zh-CN" dir="ltr" data-language="zh-CN">简体中文</a><a href="../../zh-TW/guides/rl-environments/" lang="zh-TW" dir="ltr" data-language="zh-TW">繁體中文</a><a href="../../ja/guides/rl-environments/" lang="ja" dir="ltr" data-language="ja">日本語</a><a href="../../ko/guides/rl-environments/" lang="ko" dir="ltr" data-language="ko">한국어</a><a href="../../tr/guides/rl-environments/" lang="tr" dir="ltr" data-language="tr">Türkçe</a><a href="../../ru/guides/rl-environments/" lang="ru" dir="ltr" data-language="ru">Русский</a><a href="../../vi/guides/rl-environments/" lang="vi" dir="ltr" data-language="vi">Tiếng Việt</a><a href="../../th/guides/rl-environments/" lang="th" dir="ltr" data-language="th">ไทย</a><a href="../../de/guides/rl-environments/" lang="de" dir="ltr" data-language="de">Deutsch</a><a href="../../es/guides/rl-environments/" lang="es" dir="ltr" data-language="es">Español</a><a href="../../fr/guides/rl-environments/" lang="fr" dir="ltr" data-language="fr">Français</a><a href="../../uk/guides/rl-environments/" lang="uk" dir="ltr" data-language="uk">Українська</a><a href="../../pl/guides/rl-environments/" lang="pl" dir="ltr" data-language="pl">Polski</a><a href="../../pt-BR/guides/rl-environments/" lang="pt-BR" dir="ltr" data-language="pt-BR">Português (Brasil)</a><a href="../../ar/guides/rl-environments/" lang="ar" dir="rtl" data-language="ar">العربية</a><a href="../../fa/guides/rl-environments/" lang="fa" dir="rtl" data-language="fa">فارسی</a><a href="../../id/guides/rl-environments/" lang="id" dir="ltr" data-language="id">Bahasa Indonesia</a><a href="../../it/guides/rl-environments/" lang="it" dir="ltr" data-language="it">Italiano</a><a href="../../el/guides/rl-environments/" lang="el" dir="ltr" data-language="el">Ελληνικά</a><a href="../../ml/guides/rl-environments/" lang="ml" dir="ltr" data-language="ml">മലയാളം</a><a href="../../ur-Latn/guides/rl-environments/" lang="ur-Latn" dir="ltr" data-language="ur-Latn">Roman Urdu</a><a href="../../ro/guides/rl-environments/" lang="ro" dir="ltr" data-language="ro">Română</a></nav></details>
+          <button class="theme-toggle" type="button" data-theme-toggle hidden>
+            <svg class="theme-moon" width="20" height="20" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.6" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" aria-hidden="true" focusable="false">
+              <path d="M20.9 13a9 9 0 0 1-9.9-9.9A9 9 0 1 0 20.9 13Z" />
+            </svg>
+            <svg class="theme-sun" width="20" height="20" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.6" stroke-linecap="round" aria-hidden="true" focusable="false">
+              <circle cx="12" cy="12" r="4" />
+              <path d="M12 2v2m0 16v2M2 12h2m16 0h2M4.93 4.93l1.42 1.42m11.3 11.3 1.42 1.42M4.93 19.07l1.42-1.42m11.3-11.3 1.42-1.42" />
+            </svg>
+          </button>
+          <a
+            class="nav-github"
+            href="https://github.com/morluto/rea"
+            aria-label="REA on GitHub"
+            title="REA on GitHub"
+          >
+            <svg
+              width="22"
+              height="22"
+              viewBox="0 0 16 16"
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+              />
+            </svg>
+            <span class="nav-github-count" hidden aria-hidden="true"></span>
+          </a>
+          <a
+            class="nav-discord"
+            href="https://discord.gg/GkcryMnJDM"
+            aria-label="Join REA on Discord"
+            title="Join REA on Discord"
+          >
+            <svg
+              width="22"
+              height="22"
+              viewBox="0 0 24 24"
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+              focusable="false"
+            >
+              <path
+                fill="currentColor"
+                d="M20.317 4.3698a19.7913 19.7913 0 0 0-4.8851-1.5152.0741.0741 0 0 0-.0785.0371c-.211.3753-.4447.8648-.6083 1.2495-1.8447-.2762-3.68-.2762-5.4868 0-.1636-.3933-.4058-.8742-.6177-1.2495a.077.077 0 0 0-.0785-.037 19.7363 19.7363 0 0 0-4.8852 1.515.0699.0699 0 0 0-.0321.0277C.5334 9.0458-.319 13.5799.0992 18.0578a.0824.0824 0 0 0 .0312.0561c2.0528 1.5076 4.0413 2.4228 5.9929 3.0294a.0777.0777 0 0 0 .0842-.0276c.4616-.6304.8731-1.2952 1.226-1.9942a.076.076 0 0 0-.0416-.1057c-.6528-.2476-1.2743-.5495-1.8722-.8923a.077.077 0 0 1-.0076-.1277c.1258-.0943.2517-.1923.3718-.2914a.0743.0743 0 0 1 .0776-.0105c3.9278 1.7933 8.18 1.7933 12.0614 0a.0739.0739 0 0 1 .0785.0095c.1202.099.246.1981.3728.2924a.077.077 0 0 1-.0066.1276 12.2986 12.2986 0 0 1-1.873.8914.0766.0766 0 0 0-.0407.1067c.3604.698.7719 1.3628 1.225 1.9932a.076.076 0 0 0 .0842.0286c1.961-.6067 3.9495-1.5219 6.0023-3.0294a.077.077 0 0 0 .0313-.0552c.5004-5.177-.8382-9.6739-3.5485-13.6604a.061.061 0 0 0-.0312-.0286ZM8.02 15.3312c-1.1825 0-2.1569-1.0857-2.1569-2.419 0-1.3332.9555-2.4189 2.157-2.4189 1.2108 0 2.1757 1.0952 2.1568 2.419 0 1.3332-.9555 2.4189-2.1569 2.4189Zm7.9748 0c-1.1825 0-2.1569-1.0857-2.1569-2.419 0-1.3332.9554-2.4189 2.1569-2.4189 1.2108 0 2.1757 1.0952 2.1568 2.419 0 1.3332-.946 2.4189-2.1568 2.4189Z"
+              />
+            </svg>
+          </a>
+          <a
+            class="nav-x"
+            href="https://x.com/reatools"
+            aria-label="Follow REA on X"
+            title="Follow REA on X"
+          >
+            <svg
+              width="18"
+              height="18"
+              viewBox="0 0 24 24"
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+            >
+              <path
+                fill="currentColor"
+                d="M18.901 1.153h3.68l-8.04 9.19L24 22.846h-7.406l-5.8-7.584-6.638 7.584H.474l8.6-9.83L0 1.154h7.594l5.243 6.932ZM17.61 20.644h2.039L6.486 3.24H4.298Z"
+              />
+            </svg>
+          </a>
+        </div>
+      </div>
+    </header>
+    <!-- website:header:end -->
+    <main id="main" class="container">
+      <div class="page-heading">
+        <p class="breadcrumb">
+          <a href="../../">Home</a> / <a href="../">Guides</a> / RL environments
+        </p>
+        <h1>Build RL environments.</h1>
+        <p class="lede">
+          Turn a recorded web app session into a runnable environment for
+          training and testing AI agents.
+        </p>
+        <p>
+          <a href="https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20"
+            >Watch the announcement video on X</a
+          >
+        </p>
+      </div>
+      <div class="article-layout">
+        <nav class="contents" aria-label="On this page">
+          <p>On this page</p>
+          <ul>
+            <li><a href="#workflow">What REA builds</a></li>
+            <li><a href="#prepare">Before you start</a></li>
+            <li><a href="#record">Record with your agent</a></li>
+            <li><a href="#build">Use a saved recording</a></li>
+            <li><a href="#run">Run the environment</a></li>
+            <li><a href="#tasks">Add tasks and rewards</a></li>
+            <li><a href="#check">Check what works</a></li>
+          </ul>
+        </nav>
+        <article class="article">
+          <section class="article-section" id="workflow">
+            <h2>What REA builds</h2>
+            <p>
+              An agent can practice finding an issue, creating a folder, or
+              editing a record without running the original app. REA builds the
+              tools the agent calls, the local data those tools use, and a basic
+              test that checks the environment starts and responds.
+            </p>
+            <figure class="workflow-figure">
+              <ol class="flow-steps">
+                <li>
+                  <span class="flow-label">01 · Record</span
+                  ><span class="flow-node">Use a test app</span
+                  ><span class="flow-note"
+                    >Capture requests, responses, and the results of
+                    changes.</span
+                  >
+                </li>
+                <li>
+                  <span class="flow-label">02 · Build with REA</span
+                  ><span class="flow-node">Create tools and local state</span
+                  ><span class="flow-note"
+                    >Export a runnable AgentEnv folder with the recording and a
+                    test.</span
+                  >
+                </li>
+                <li>
+                  <span class="flow-label">03 · Run with AgentEnv</span
+                  ><span class="flow-node"
+                    >Give the environment to an agent</span
+                  ><span class="flow-note"
+                    >Add task goals and reward checks for evaluation or RL
+                    training.</span
+                  >
+                </li>
+              </ol>
+              <figcaption>
+                The recording determines which operations the environment can
+                support. Changes are supported when the recording confirms their
+                effects.
+              </figcaption>
+            </figure>
+          </section>
+          <section class="article-section" id="prepare">
+            <h2>Before you start</h2>
+            <p>
+              <a href="../../get-started/">Set up REA with your coding agent</a
+              >. To record an app, have a Chrome-family browser and a running
+              test instance where the agent may create, edit, and delete data.
+              REA records the app you provide; you start it and prepare its test
+              data.
+            </p>
+            <p>
+              To run the exported environment, install the
+              <a href="https://github.com/scaleapi/agentenv-framework#install"
+                >AgentEnv framework</a
+              >
+              and start Docker. REA's compatibility check uses AgentEnv version
+              <code>0.9.1334</code> with Python 3.12.
+            </p>
+          </section>
+          <section class="article-section" id="record">
+            <h2>Record and build with your agent</h2>
+            <p>
+              Tell your agent which app and operations to cover. For an app with
+              folders, adapt this example:
+            </p>
+            <div class="agent-terminal">
+              <div class="terminal-header">
+                <span class="terminal-title"
+                  ><span class="terminal-dots" aria-hidden="true"
+                    ><i></i><i></i><i></i></span
+                  >Your coding agent</span
+                ><button
+                  class="copy-button"
+                  type="button"
+                  data-copy="environment-prompt"
+                  aria-label="Copy environment prompt"
+                >
+                  Copy
+                </button>
+              </div>
+              <p class="terminal-prompt">
+                <span class="prompt-symbol" aria-hidden="true">›</span
+                ><span id="environment-prompt"
+                  >Use REA to build an AgentEnv environment from my test web app
+                  at <code>http://127.0.0.1:3000</code>. Cover listing,
+                  creating, renaming, and deleting folders. You may create and
+                  remove test folders; leave existing data unchanged. Sign in as
+                  admin using the password in <code>APP_PASSWORD</code>. Use the
+                  browser at <code>/absolute/path/to/chromium</code> and export
+                  to <code>/absolute/path/to/my-env</code>, which does not exist
+                  yet. Check which operations are supported and report any
+                  gaps.</span
+                ><span class="terminal-cursor" aria-hidden="true"></span>
+              </p>
+            </div>
+            <p class="caption">
+              Example prompt. Replace the URL, operations, account, and paths.
+              Set <code>APP_PASSWORD</code> in the environment that starts REA's
+              MCP server so the password stays out of the prompt.
+            </p>
+            <p>
+              Your agent inspects the app, records a session, checks the
+              supported operations, and exports the environment. After export,
+              continue with <a href="#run">running the environment</a>.
+            </p>
+          </section>
+          <section class="article-section" id="build">
+            <h2>Or use a saved recording</h2>
+            <p>
+              A HAR file records a browser's network requests and responses.
+              Export one with API response bodies from the browser's network
+              panel, then build into a new or empty folder:
+            </p>
+            <div class="code-block">
+              <div class="code-header">
+                <span>Build the environment</span
+                ><button
+                  class="copy-button"
+                  type="button"
+                  data-copy="environment-build"
+                  aria-label="Copy environment build command"
+                >
+                  Copy
+                </button>
+              </div>
+              <pre><code id="environment-build">npx -y rea-agents@latest environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json</code></pre>
+            </div>
+            <p>
+              You can also pass capture Evidence JSON saved by REA's
+              <code>capture-browser-scenario</code> or HAR inspection. Evidence
+              is the saved recording with its source information. The build
+              reads local data and writes the folder without contacting the app.
+              Add <code>--dry-run</code> to review the report without writing
+              files.
+            </p>
+            <p>
+              The report lists read operations, supported changes, and
+              operations withheld because the recording did not establish their
+              effects. Each withheld operation has a reason and a hint about
+              what to record next.
+            </p>
+          </section>
+          <section class="article-section" id="run">
+            <h2>Run the environment</h2>
+            <p>
+              Whether your agent exported the folder or you built it from a
+              recording, run it with AgentEnv:
+            </p>
+            <div class="code-block">
+              <div class="code-header">
+                <span>Run the environment test</span
+                ><button
+                  class="copy-button"
+                  type="button"
+                  data-copy="environment-run"
+                  aria-label="Copy environment run command"
+                >
+                  Copy
+                </button>
+              </div>
+              <pre><code id="environment-run">agent-env run ./my-env</code></pre>
+            </div>
+            <p>
+              Use the path your agent reported if it differs. The first run
+              builds the container image and needs access to its image and
+              package sources.
+            </p>
+            <p>
+              The included smoke task is a basic test. It checks the tool count
+              and, when a suitable read tool exists, calls it and checks its
+              response status. Passing it shows the environment starts and
+              responds in that setup.
+            </p>
+          </section>
+          <section class="article-section" id="tasks">
+            <h2>Add tasks and reward checks</h2>
+            <p>
+              Use the environment with your RL framework to define goals, score
+              results, and run training. Your coding agent can help write the
+              tasks and checks. Start with one operation the environment
+              supports:
+            </p>
+            <div class="agent-terminal">
+              <div class="terminal-header">
+                <span class="terminal-title"
+                  ><span class="terminal-dots" aria-hidden="true"
+                    ><i></i><i></i><i></i></span
+                  >Your coding agent</span
+                ><button
+                  class="copy-button"
+                  type="button"
+                  data-copy="environment-task"
+                  aria-label="Copy task prompt"
+                >
+                  Copy
+                </button>
+              </div>
+              <p class="terminal-prompt">
+                <span class="prompt-symbol" aria-hidden="true">›</span
+                ><span id="environment-task"
+                  >Use this exported environment to add an AgentEnv task that
+                  asks an agent to create a folder named Practice. Check the
+                  environment state to confirm the folder exists with that name,
+                  and use that check to score the result. Reset the environment
+                  before each run. Use the AgentEnv task and verifier
+                  formats.</span
+                ><span class="terminal-cursor" aria-hidden="true"></span>
+              </p>
+            </div>
+            <p class="caption">
+              Example prompt for an environment that supports folder creation. A
+              task that changes data should check the resulting state; a
+              retrieval task can check an answer against a recorded value.
+            </p>
+            <p>
+              The export includes the runnable environment and its basic test.
+              Task-specific grading is added in the evaluation workflow. See the
+              <a href="https://www.agentenvframework.com/docs"
+                >AgentEnv documentation</a
+              >
+              for tasks, verifiers, and agent connections.
+            </p>
+          </section>
+          <section class="article-section" id="check">
+            <h2>Check what works</h2>
+            <p>
+              For changes to be supported, record the results as well as the
+              action: read an item, change it, then read the item and its list
+              again before the next change. Repeat with different values. For
+              deletes, record the missing-item response and the updated list.
+            </p>
+            <p>
+              A passing startup test, an agent completing a task, and matching
+              the original app are separate checks. For the last one, use
+              <code>environment-compare</code> with a separate recording of
+              calls made against the app from the same starting data.
+            </p>
+            <p>
+              Before sharing the folder, review its retained response bodies and
+              local paths. Custom headers, query values, and body tokens can
+              remain. Credential-name warnings identify places to review; they
+              do not remove those values.
+            </p>
+            <p>
+              Follow the
+              <a
+                href="https://github.com/morluto/rea/blob/main/docs/agent-environments-quickstart.md"
+                >full recording and validation guide</a
+              >
+              for coverage reports and comparison commands. The
+              <a
+                href="https://github.com/morluto/rea/blob/main/docs/agent-environments.md"
+                >environment reference</a
+              >
+              covers direct MCP serving, state controls, and limits.
+            </p>
+          </section>
+        </article>
+      </div>
+    </main>
+    <!-- website:footer:start -->
+    <!-- prettier-ignore -->
+    <footer class="site-footer">
+      <div class="container footer-inner">
+        <p>REA · Reverse Engineer Anything</p>
+        <div class="footer-links">
+          <a href="../../contributors/">Contributors</a
+          ><a href="https://github.com/morluto/rea">Source</a
+          ><a href="https://github.com/morluto/rea/blob/main/LICENSE">MIT license</a
+          ><a href="https://discord.gg/GkcryMnJDM">Join the community</a
+          ><a href="https://x.com/reatools">Follow us on X</a>
+        </div>
+      </div>
+    </footer>
+    <p class="sr-only" id="copy-status" role="status" aria-live="polite"></p>
+    <a class="back-to-top" href="#top" aria-label="Back to top">
+      <span aria-hidden="true">↑</span> Top
+    </a>
+    <!-- website:footer:end -->
+  </body>
+</html>
@@ -219,6 +219,7 @@
            <li><a href="#dinosaur">Dinosaur game</a></li>
            <li><a href="#calculator">Calculator</a></li>
            <li><a href="#showcases">Showcases</a></li>
+            <li><a href="#rl-environments">RL environments</a></li>
            <li><a href="#try-rea">Try REA</a></li>
            <li><a href="#analyze">Go deeper</a></li>
          </ul>
@@ -1075,6 +1076,50 @@ SPEED: 6</code></pre>
        </div>
      </section>

+      <section class="section" id="rl-environments">
+        <div class="container">
+          <div class="section-heading">
+            <h2>Build RL environments.</h2>
+            <p class="lede">
+              Turn a recorded web app session into a runnable environment for
+              training and testing AI agents.
+            </p>
+          </div>
+          <p>
+            REA builds tools and local data so an agent can practice tasks
+            without running the original app. It supports changes when the
+            recording confirms their effects.
+          </p>
+          <p>
+            Ask your agent to record a test app, or build from a saved HAR file,
+            a recording of browser network requests and responses:
+          </p>
+          <div class="code-block">
+            <div class="code-header">
+              <span>Build from a saved session</span
+              ><button
+                class="copy-button"
+                type="button"
+                data-copy="home-environment-build"
+                aria-label="Copy environment build command"
+              >
+                Copy
+              </button>
+            </div>
+            <pre><code id="home-environment-build">npx -y rea-agents@latest environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json</code></pre>
+          </div>
+          <p>
+            <a class="text-link" href="guides/rl-environments/"
+              >Build an RL environment</a
+            >
+            ·
+            <a href="https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20"
+              >Watch the demo on X</a
+            >
+          </p>
+        </div>
+      </section>
+
      <section class="section" id="try-rea">
        <div class="container start-row">
          <div>
@@ -299,6 +299,26 @@
            <a class="text-link" href="th04/">Read the TH04 case study</a>
          </div>
        </section>
+        <section class="guide-entry">
+          <p class="eyebrow">RL environments</p>
+          <div>
+            <h2>Build RL environments with REA</h2>
+            <p>
+              Record a web app session, turn its API into tools, and export an
+              environment an AI agent can use. Run it with AgentEnv, then add
+              tasks and reward checks for RL training or evaluation.
+            </p>
+            <p>
+              <a class="text-link" href="../guides/rl-environments/"
+                >Read the guide</a
+              >
+              ·
+              <a href="https://x.com/reatools/status/2112574822584918075?s=20"
+                >Watch the video</a
+              >
+            </p>
+          </div>
+        </section>
      </div>
      <section class="article-section">
        <h2>Step-by-step guides</h2>