Math-To-Manim es un canal de agente de código abierto que convierte indicaciones cortas en lenguaje natural en explicaciones visuales completas de matemáticas y física. La herramienta invierte el flujo típico de texto a código: primero razona hacia atrás desde un concepto objetivo para identificar el conocimiento previo, luego avanza a través de una secuencia de ritmos visuales enseñables. El canal encadena once agentes especializados, desde Intent y PrerequisiteGraph hasta ManimCode, Render y VideoReview, cada uno produciendo artefactos JSON tipados para la trazabilidad. La salida no es solo una animación Manim renderizada, sino también un paquete inspectable de currículo, guion gráfico, código e informes de revisión. Más allá de la generación, Math-To-Manim se está desarrollando como un entorno de aprendizaje por refuerzo en Prime Intellect, donde una política de reparación aprende a corregir código Manim generado y roto basándose en la validación estática y la evidencia de renderizado. El bucle inicial de RL se dirige a mejorar la seguridad, la capacidad de análisis y el diseño, utilizando una función de recompensa basada en texto y AST. El proyecto está diseñado para educadores, tutores y autoaprendices que desean pasar de una pregunta como '¿Por qué los derivados son pendientes?' a una animación cinematográfica con un mínimo de fricción. Soporta modelos OpenAI, Codex CLI y Qwen, y proporciona un módulo CLI y Python para uso local o impulsado por CI. La filosofía es 'historia antes de símbolos, geometría antes de álgebra, artefactos antes de efectos secundarios'.
De Texto a Movimiento: Un Canal de Agente de IA Convierte Preguntas de Matemáticas en Animaciones Cinematográficas
