docs(environments): lead with agent prompts

docs/readme/README_zh.md

@@ -240,15 +240,28 @@ REA 需要 Node.js 22.x（>=22.23.4）、24.x（>=24.22.1）或 26+ (>=26.12.1)
 
 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。
+在智能体中设置好 REA 后，将下面示例中的网址和文件夹任务替换为你自己的：
 
-用 REA 构建，再通过单独安装的 AgentEnv 框架和 Docker 运行：
+```text
+使用 REA 为我的测试 Web 应用构建 RL 环境，网址是
+http://127.0.0.1:3000。
+覆盖列出、创建、重命名和删除文件夹。可以创建和删除测试文件夹，
+但不要修改已有数据。
+将环境保存到名为 my-env 的文件夹。检查哪些操作可用，并告诉我如何运行。
+```
+
+<details>
+<summary>改用命令行</summary>
+
+如果你已经将应用在浏览器中的请求和响应录制成文件，可以使用这些命令。运行生成的环境还需要 AgentEnv 和 Docker。
 
 ```sh
 rea environment-build ./session.har ./my-env --name my-env --json
 agent-env run ./my-env
 ```
 
+</details>
+
 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/) ·