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‎docs/ja/agents.md‎

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@@ -1,14 +1,14 @@
11
# エージェント
22

3-
エージェントはアプリのコア構成要素です。エージェントは、指示とツールで構成された大規模言語モデル (LLM) です。
3+
エージェントは、アプリケーションの中核となる基本コンポーネントです。エージェントとは、instructions とツールで構成された大規模言語モデル（LLM）のことです。
44

55
## 基本設定
66

7-
エージェントで設定する最も一般的なプロパティは次のとおりです：
7+
エージェントで最も一般的に設定するプロパティは以下の通りです。
88

9-
- `instructions`: 開発者メッセージまたはシステムプロンプトとも呼ばれます。
10-
- `model`: 使用する LLM と、temperature や top_p などのモデル調整パラメーターを設定するためのオプションの `model_settings`。
11-
- `tools`: エージェントがタスクを達成するために使用できるツール。
9+
- `instructions`：developer message や システムプロンプト(system prompt)とも呼ばれます。
10+
- `model`：どの LLM を使用するか、また `model_settings` で temperature や top_p などのモデル調整パラメーターを設定できます。
11+
- `tools`：エージェントがタスクを達成するために使用できるツールです。
1212

1313
```python
1414
from agents import Agent, ModelSettings, function_tool
@@ -27,7 +27,7 @@ agent = Agent(
2727

2828
## コンテキスト
2929

30-
エージェントは `context` タイプに対して汎用的です。コンテキストは依存性注入ツールであり、`Runner.run()` に渡すために作成するオブジェクトです。これはすべてのエージェント、ツール、ハンドオフなどに渡され、エージェントの実行に必要な依存関係や状態をまとめたものとして機能します。任意の Python オブジェクトをコンテキストとして提供できます。
30+
エージェントは `context` 型に対して汎用的です。コンテキストは依存性注入ツールであり、`Runner.run()` に渡すオブジェクトです。これはすべてのエージェント、ツール、ハンドオフなどに渡され、エージェント実行時の依存関係や状態をまとめて管理します。任意の Python オブジェクトを context として指定できます。
3131

3232
```python
3333
@dataclass
@@ -45,7 +45,7 @@ agent = Agent[UserContext](
4545

4646
## 出力タイプ
4747

48-
デフォルトでは、エージェントはプレーンテキスト（つまり `str`）の出力を生成します。特定のタイプの出力をエージェントに生成させたい場合は、`output_type` パラメーターを使用できます。一般的な選択肢として [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) オブジェクトを使用しますが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップできる任意のタイプをサポートしています - データクラス、リスト、TypedDict など。
48+
デフォルトでは、エージェントはプレーンテキスト（つまり `str`）出力を生成します。特定の型の出力をエージェントに生成させたい場合は、`output_type` パラメーターを使用できます。一般的な選択肢として [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) オブジェクトがありますが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップできる型（dataclasses、リスト、TypedDict など）であればサポートしています。
4949

5050
```python
5151
from pydantic import BaseModel
@@ -66,11 +66,11 @@ agent = Agent(
6666

6767
!!! note
6868

69-
`output_type` を渡すと、モデルに通常のプレーンテキスト応答の代わりに [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使用するよう指示します。
69+
`output_type` を指定すると、モデルは通常のプレーンテキスト応答の代わりに [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使用するよう指示されます。
7070

7171
## ハンドオフ
7272

73-
ハンドオフは、エージェントが委任できるサブエージェントです。ハンドオフのリストを提供し、エージェントは関連する場合にそれらに委任することができます。これは、単一のタスクに優れたモジュール化された専門エージェントを編成する強力なパターンです。[handoffs](handoffs.md) ドキュメントで詳細をお読みください。
73+
ハンドオフは、エージェントが委任できるサブエージェントです。ハンドオフのリストを指定すると、エージェントは必要に応じてそれらに処理を委任できます。これは、単一タスクに特化したモジュール型のエージェントをオーケストレーションする強力なパターンです。詳細は [handoffs](handoffs.md) ドキュメントをご覧ください。
7474

7575
```python
7676
from agents import Agent
@@ -89,9 +89,9 @@ triage_agent = Agent(
8989
)
9090
```
9191

92-
## 動的指示
92+
## 動的 instructions
9393

94-
ほとんどの場合、エージェントを作成する際に指示を提供できますが、関数を介して動的な指示を提供することもできます。この関数はエージェントとコンテキストを受け取り、プロンプトを返す必要があります。通常の関数と `async` 関数の両方が受け入れられます。
94+
多くの場合、エージェント作成時に instructions を指定できますが、関数を使って動的に instructions を提供することも可能です。この関数はエージェントと context を受け取り、プロンプトを返す必要があります。通常の関数と `async` 関数の両方が利用可能です。
9595

9696
```python
9797
def dynamic_instructions(
@@ -108,15 +108,15 @@ agent = Agent[UserContext](
108108

109109
## ライフサイクルイベント（フック）
110110

111-
時には、エージェントのライフサイクルを観察したいことがあります。たとえば、イベントを記録したり、特定のイベントが発生したときにデータを事前取得したりすることができます。`hooks` プロパティを使用してエージェントのライフサイクルにフックすることができます。[`AgentHooks`][agents.lifecycle.AgentHooks] クラスをサブクラス化し、興味のあるメソッドをオーバーライドします。
111+
エージェントのライフサイクルを監視したい場合があります。たとえば、イベントを記録したり、特定のイベント発生時にデータを事前取得したりしたい場合です。`hooks` プロパティを使ってエージェントのライフサイクルにフックできます。[`AgentHooks`][agents.lifecycle.AgentHooks] クラスをサブクラス化し、関心のあるメソッドをオーバーライドしてください。
112112

113113
## ガードレール
114114

115-
ガードレールを使用すると、エージェントの実行と並行してユーザー入力のチェック/検証を行うことができます。たとえば、ユーザーの入力を関連性でスクリーニングすることができます。[guardrails](guardrails.md) ドキュメントで詳細をお読みください。
115+
ガードレールを使うと、エージェントの実行と並行して user 入力のチェックやバリデーションを行えます。たとえば、user の入力が関連性のある内容かどうかをスクリーニングできます。詳細は [guardrails](guardrails.md) ドキュメントをご覧ください。
116116

117-
## エージェントのクローン/コピー
117+
## エージェントのクローン／コピー
118118

119-
エージェントの `clone()` メソッドを使用すると、エージェントを複製し、任意のプロパティを変更することができます。
119+
エージェントの `clone()` メソッドを使うことで、エージェントを複製し、任意のプロパティを変更できます。
120120

121121
```python
122122
pirate_agent = Agent(
@@ -133,15 +133,15 @@ robot_agent = pirate_agent.clone(
133133

134134
## ツール使用の強制
135135

136-
ツールのリストを提供しても、LLM がツールを使用するとは限りません。[`ModelSettings.tool_choice`][agents.model_settings.ModelSettings.tool_choice] を設定することでツール使用を強制できます。有効な値は次のとおりです：
136+
ツールのリストを指定しても、必ずしも LLM がツールを使用するとは限りません。[`ModelSettings.tool_choice`][agents.model_settings.ModelSettings.tool_choice] を設定することでツールの使用を強制できます。有効な値は以下の通りです。
137137

138-
1. `auto`：LLM がツールを使用するかどうかを決定します。
139-
2. `required`：LLM がツールを使用する必要があります（ただし、どのツールを使用するかは賢く決定できます）。
140-
3. `none`：LLM がツールを使用しないことを要求します。
141-
4. 特定の文字列を設定する例：`my_tool`、特定のツールを使用することを要求します。
138+
1. `auto`：LLM がツールを使うかどうかを自動で判断します。
139+
2. `required`：LLM にツールの使用を必須とします（どのツールを使うかは賢く選択されます）。
140+
3. `none`：LLM にツールを _使わない_ ことを要求します。
141+
4. 特定の文字列（例：`my_tool`）を指定すると、その特定のツールの使用を必須とします。
142142

143143
!!! note
144144

145-
無限ループを防ぐために、フレームワークはツール呼び出し後に `tool_choice` を自動的に "auto" にリセットします。この動作は [`agent.reset_tool_choice`][agents.agent.Agent.reset_tool_choice] で設定可能です。無限ループは、ツールの結果が LLM に送信され、その後 `tool_choice` によって別のツール呼び出しが生成されるために発生します。
145+
無限ループを防ぐため、フレームワークはツール呼び出し後に自動的に `tool_choice` を "auto" にリセットします。この挙動は [`agent.reset_tool_choice`][agents.agent.Agent.reset_tool_choice] で設定可能です。無限ループは、ツールの execution results が LLM に送信され、`tool_choice` のために再度ツール呼び出しが発生し、これが繰り返されることで発生します。
146146

147-
ツール呼び出し後にエージェントが完全に停止するようにしたい場合（自動モードで続行するのではなく）、[`Agent.tool_use_behavior="stop_on_first_tool"`] を設定することで、ツールの出力を最終応答として直接使用し、さらなる LLM 処理を行わないようにできます。
147+
ツール呼び出し後にエージェントを完全に停止させたい場合（auto モードで継続させたくない場合）は、[`Agent.tool_use_behavior="stop_on_first_tool"`] を設定できます。これにより、ツールの出力がそのまま最終応答として使用され、以降の LLM 処理は行われません。

‎docs/ja/config.md‎

Lines changed: 12 additions & 12 deletions
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@@ -2,15 +2,15 @@
22

33
## API キーとクライアント
44

5-
デフォルトでは、SDK はインポートされるとすぐに LLM リクエストとトレーシングのために `OPENAI_API_KEY` 環境変数を探します。アプリが起動する前にその環境変数を設定できない場合は、[set_default_openai_key()][agents.set_default_openai_key] 関数を使用してキーを設定できます。
5+
デフォルトでは、SDK はインポート時に LLM リクエストやトレーシングのために `OPENAI_API_KEY` 環境変数を探します。アプリの起動前にこの環境変数を設定できない場合は、[set_default_openai_key()][agents.set_default_openai_key] 関数を使ってキーを設定できます。
66

77
```python
88
from agents import set_default_openai_key
99

1010
set_default_openai_key("sk-...")
1111
```
1212

13-
また、使用する OpenAI クライアントを設定することもできます。デフォルトでは、SDK は環境変数からの API キーまたは上記で設定したデフォルトキーを使用して `AsyncOpenAI` インスタンスを作成します。これを変更するには、[set_default_openai_client()][agents.set_default_openai_client] 関数を使用します。
13+
また、使用する OpenAI クライアントを設定することも可能です。デフォルトでは、SDK は環境変数または上記で設定したデフォルトキーを使って `AsyncOpenAI` インスタンスを作成します。これを変更したい場合は、[set_default_openai_client()][agents.set_default_openai_client] 関数を利用してください。
1414

1515
```python
1616
from openai import AsyncOpenAI
@@ -20,7 +20,7 @@ custom_client = AsyncOpenAI(base_url="...", api_key="...")
2020
set_default_openai_client(custom_client)
2121
```
2222

23-
最後に、使用する OpenAI API をカスタマイズすることもできます。デフォルトでは、OpenAI Responses API を使用します。これを Chat Completions API に変更するには、[set_default_openai_api()][agents.set_default_openai_api] 関数を使用します。
23+
さらに、使用する OpenAI API をカスタマイズすることもできます。デフォルトでは OpenAI Responses API を使用していますが、[set_default_openai_api()][agents.set_default_openai_api] 関数を使って Chat Completions API を利用するように上書きできます。
2424

2525
```python
2626
from agents import set_default_openai_api
@@ -30,15 +30,15 @@ set_default_openai_api("chat_completions")
3030

3131
## トレーシング
3232

33-
トレーシングはデフォルトで有効になっています。デフォルトでは、上記のセクションから OpenAI API キー（環境変数または設定したデフォルトキー）を使用します。トレーシングに使用する API キーを特定に設定するには、[`set_tracing_export_api_key`][agents.set_tracing_export_api_key] 関数を使用します。
33+
トレーシングはデフォルトで有効になっています。デフォルトでは、上記のセクションで説明した OpenAI API キー（環境変数または設定したデフォルトキー）を使用します。トレーシング専用の API キーを設定したい場合は、[`set_tracing_export_api_key`][agents.set_tracing_export_api_key] 関数を利用してください。
3434

3535
```python
3636
from agents import set_tracing_export_api_key
3737

3838
set_tracing_export_api_key("sk-...")
3939
```
4040

41-
トレーシングを完全に無効にするには、[`set_tracing_disabled()`][agents.set_tracing_disabled] 関数を使用します。
41+
また、[`set_tracing_disabled()`][agents.set_tracing_disabled] 関数を使ってトレーシングを完全に無効化することもできます。
4242

4343
```python
4444
from agents import set_tracing_disabled
@@ -48,17 +48,17 @@ set_tracing_disabled(True)
4848

4949
## デバッグログ
5050

51-
SDK にはハンドラーが設定されていない 2 つの Python ロガーがあります。デフォルトでは、警告とエラーが `stdout` に送信されますが、他のログは抑制されます。
51+
SDK には、ハンドラーが設定されていない 2 つの Python ロガーがあります。デフォルトでは、警告やエラーは `stdout` に送信されますが、それ以外のログは抑制されます。
5252

53-
詳細なログを有効にするには、[`enable_verbose_stdout_logging()`][agents.enable_verbose_stdout_logging] 関数を使用します。
53+
詳細なログ出力を有効にするには、[`enable_verbose_stdout_logging()`][agents.enable_verbose_stdout_logging] 関数を使用してください。
5454

5555
```python
5656
from agents import enable_verbose_stdout_logging
5757

5858
enable_verbose_stdout_logging()
5959
```
6060

61-
また、ハンドラー、フィルター、フォーマッターなどを追加してログをカスタマイズすることもできます。詳細は [Python ロギングガイド](https://docs.python.org/3/howto/logging.html) を参照してください。
61+
また、ハンドラーやフィルター、フォーマッターなどを追加してログをカスタマイズすることも可能です。詳細は [Python ロギングガイド](https://docs.python.org/3/howto/logging.html) をご覧ください。
6262

6363
```python
6464
import logging
@@ -77,17 +77,17 @@ logger.setLevel(logging.WARNING)
7777
logger.addHandler(logging.StreamHandler())
7878
```
7979

80-
### ログ内の機密データ
80+
### ログ内の機微なデータ
8181

82-
特定のログには機密データ（たとえば、ユーザーデータ）が含まれる場合があります。このデータのログ記録を無効にしたい場合は、次の環境変数を設定します。
82+
一部のログには機微なデータ（たとえば ユーザー データ）が含まれる場合があります。これらのデータのログ出力を無効にしたい場合は、以下の環境変数を設定してください。
8383

84-
LLM の入力と出力のログ記録を無効にするには:
84+
LLM の入力および出力のログ出力を無効にするには:
8585

8686
```bash
8787
export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_MODEL_DATA=1
8888
```
8989

90-
ツールの入力と出力のログ記録を無効にするには:
90+
ツールの入力および出力のログ出力を無効にするには:
9191

9292
```bash
9393
export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_TOOL_DATA=1

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