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docs/ja/agents.md

@@ -4,16 +4,16 @@ search:
 ---
 # エージェント
 
-エージェントはアプリの中心的な基本コンポーネントです。エージェントは、instructions とツールで構成された大規模言語モデル（ LLM ）です。
+エージェントはアプリの中核となる構成要素です。エージェントは instructions とツールで構成された大規模言語モデル（ LLM ）です。
 
-## 基本構成
+## 基本設定
 
-エージェントで一般的に設定するプロパティは次のとおりです。
+エージェントでよく設定するプロパティは次のとおりです。
 
--   `name`: エージェントを識別する必須の文字列。
--   `instructions`: developer message または system prompt とも呼ばれます。
--   `model`: 使用する LLM と、temperature、top_p などのモデル調整パラメーターを設定する任意の `model_settings`。
--   `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。
+- `name`: エージェントを識別する必須の文字列。
+- `instructions`: developer message または system prompt とも呼ばれます。
+- `model`: 使用する LLM と、temperature、top_p などのモデル調整パラメーターを設定する任意の `model_settings`。
+- `tools`: エージェントがタスク達成に使用できるツール。
 
 ```python
 from agents import Agent, ModelSettings, function_tool
@@ -33,7 +33,7 @@ agent = Agent(
 
 ## コンテキスト
 
-エージェントは `context` 型に対してジェネリックです。コンテキストは依存性注入ツールです。あなたが作成して `Runner.run()` に渡すオブジェクトで、すべてのエージェント、ツール、ハンドオフなどに渡され、エージェント実行のための依存関係と状態の入れ物として機能します。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。
+エージェントはその `context` 型に対してジェネリックです。コンテキストは依存性注入のためのツールで、あなたが作成して `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、エージェント実行のための依存関係や状態をまとめて保持します。コンテキストには任意の Python オブジェクトを提供できます。
 
 ```python
 @dataclass
@@ -52,7 +52,7 @@ agent = Agent[UserContext](
 
 ## 出力タイプ
 
-デフォルトでは、エージェントはプレーンテキスト（すなわち `str`）の出力を生成します。特定の型の出力を生成させたい場合は、`output_type` パラメーターを使用できます。一般的な選択肢は [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) オブジェクトの使用ですが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップできる任意の型（dataclasses、リスト、TypedDict など）をサポートします。
+既定では、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。一般的には [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) オブジェクトを使いますが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップできる任意の型（dataclasses、lists、TypedDict など）をサポートします。
 
 ```python
 from pydantic import BaseModel
@@ -73,20 +73,20 @@ agent = Agent(
 
 !!! note
 
-    `output_type` を渡すと、モデルに通常のプレーンテキスト応答ではなく [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使用するよう指示します。
+    `output_type` を渡すと、モデルは通常のプレーンテキスト応答ではなく [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使用するよう指示されます。
 
 ## マルチエージェントシステムの設計パターン
 
-マルチエージェントシステムの設計方法は多数ありますが、一般的に広く適用できるパターンとして次の 2 つがあります。
+マルチ エージェント システムの設計方法は多数ありますが、一般的に広く適用できるパターンを 2 つ紹介します。
 
-1. マネージャー（エージェントをツールとして）: 中央のマネージャー/オーケストレーターが、ツールとして公開された専門のサブエージェントを呼び出し、会話の制御を保持します。
-2. ハンドオフ: 対等なエージェントが制御を専門のエージェントに引き継ぎ、そのエージェントが会話を引き継ぎます。これは分散型です。
+1. マネージャー（エージェントをツールとして）: 中央のマネージャー/オーケストレーターが、ツールとして公開された特化サブ エージェントを呼び出し、会話の制御を保持します。
+2. ハンドオフ: ピア エージェントが制御を特化エージェントに引き渡し、そのエージェントが会話を引き継ぎます。これは分散型です。
 
-詳細は、[エージェント構築の実践ガイド](https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf)をご覧ください。
+詳細は[エージェント構築の実践ガイド](https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf)をご覧ください。
 
 ### マネージャー（エージェントをツールとして）
 
-`customer_facing_agent` はすべてのユーザー対応を行い、ツールとして公開された専門のサブエージェントを呼び出します。詳細は [ツール](tools.md#agents-as-tools) のドキュメントをご覧ください。
+`customer_facing_agent` はすべてのユーザーとのやりとりを担当し、ツールとして公開された特化サブ エージェントを呼び出します。詳しくは[ツール](tools.md#agents-as-tools)のドキュメントをご覧ください。
 
 ```python
 from agents import Agent
@@ -115,7 +115,7 @@ customer_facing_agent = Agent(
 
 ### ハンドオフ
 
-ハンドオフは、エージェントが委譲できるサブエージェントです。ハンドオフが発生すると、委譲先のエージェントは会話履歴を受け取り、会話を引き継ぎます。このパターンにより、単一のタスクに特化して優れた性能を発揮する、モジュール式の専門エージェントが可能になります。詳細は [ハンドオフ](handoffs.md) のドキュメントをご覧ください。
+ハンドオフは、エージェントが委譲できるサブ エージェントです。ハンドオフが発生すると、委譲先のエージェントは会話履歴を受け取り、会話を引き継ぎます。このパターンにより、単一のタスクに秀でたモジュール型の特化エージェントが実現できます。詳しくは[ハンドオフ](handoffs.md)のドキュメントをご覧ください。
 
 ```python
 from agents import Agent
@@ -136,7 +136,7 @@ triage_agent = Agent(
 
 ## 動的 instructions
 
-多くの場合、エージェントの作成時に instructions を指定できます。ただし、関数を介して動的な instructions を提供することもできます。そ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` 関数の両方が利用可能です。
+多くの場合、エージェントの作成時に instructions を指定できますが、関数経由で動的に instructions を提供することも可能です。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` 関数の両方を受け付けます。
 
 ```python
 def dynamic_instructions(
@@ -153,15 +153,15 @@ agent = Agent[UserContext](
 
 ## ライフサイクルイベント（フック）
 
-エージェントのライフサイクルを観察したい場合があります。たとえば、イベントをログに記録したり、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。
+エージェントのライフサイクルを観測したい場合があります。例えば、イベントをログに記録したり、特定のイベント発生時にデータを事前取得したりする場合です。`hooks` プロパティで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] クラスを継承し、関心のあるメソッドをオーバーライドしてください。
 
 ## ガードレール
 
-ガードレールにより、エージェントの実行と並行してユーザー入力に対するチェック/検証を実行し、エージェントの出力が生成された後にもチェック/検証を実行できます。たとえば、ユーザーの入力とエージェントの出力の関連性をスクリーニングできます。詳細は [ガードレール](guardrails.md) のドキュメントをご覧ください。
+ガードレールにより、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/検証を行い、生成後のエージェント出力に対してもチェックを行えます。例えば、ユーザー入力やエージェント出力の関連性をスクリーニングできます。詳しくは[ガードレール](guardrails.md)のドキュメントをご覧ください。
 
 ## エージェントのクローン/コピー
 
-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できます。
+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、必要に応じて任意のプロパティを変更できます。
 
 ```python
 pirate_agent = Agent(
@@ -178,12 +178,12 @@ robot_agent = pirate_agent.clone(
 
 ## ツール使用の強制
 
-ツールのリストを指定しても、LLM が必ず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。
+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使用を強制できます。有効な値は次のとおりです。
 
-1. `auto`: LLM にツールを使用するかどうかを判断させます。
-2. `required`: LLM にツールの使用を要求します（どのツールを使うかは賢く判断できます）。
-3. `none`: LLM にツールを _使用しない_ よう要求します。
-4. 特定の文字列（例: `my_tool`）を設定し、その特定のツールを LLM に使用させます。
+1. `auto`: ツールを使用するかどうかを LLM が判断します。
+2. `required`: LLM にツールの使用を要求します（ただし、どのツールを使うかは賢く判断します）。
+3. `none`: LLM にツールを使用しないことを要求します。
+4. 特定の文字列（例: `my_tool`）を設定: LLM にその特定のツールを使用するよう要求します。
 
 ```python
 from agents import Agent, Runner, function_tool, ModelSettings
@@ -203,10 +203,10 @@ agent = Agent(
 
 ## ツール使用の動作
 
-`Agent` の設定にある `tool_use_behavior` パラメーターは、ツールの出力の扱いを制御します。
+`Agent` の設定にある `tool_use_behavior` パラメーターは、ツール出力の扱い方を制御します。
 
-- `"run_llm_again"`: デフォルト。ツールが実行され、その結果を LLM が処理して最終応答を生成します。
-- `"stop_on_first_tool"`: 最初のツール呼び出しの出力を最終応答として使用し、以降の LLM 処理は行いません。
+- `"run_llm_again"`: 既定。ツールを実行し、その結果を LLM が処理して最終応答を生成します。
+- `"stop_on_first_tool"`: 最初のツール呼び出しの出力を最終応答として使用し、追加の LLM 処理は行いません。
 
 ```python
 from agents import Agent, Runner, function_tool, ModelSettings
@@ -248,7 +248,7 @@ agent = Agent(
 )
 ```
 
-- `ToolsToFinalOutputFunction`: ツール結果を処理し、停止するか LLM を継続するかを判断するカスタム関数です。
+- `ToolsToFinalOutputFunction`: ツール結果を処理し、停止するか LLM を続行するかを判断するカスタム関数です。
 
 ```python
 from agents import Agent, Runner, function_tool, FunctionToolResult, RunContextWrapper
@@ -286,4 +286,4 @@ agent = Agent(
 
 !!! note
 
-    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 `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、ツール結果が LLM に送られ、`tool_choice` のために LLM が再びツール呼び出しを生成し続けることによって発生します。
+    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 `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] で設定できます。無限ループは、ツール結果が LLM に送られ、`tool_choice` により LLM が再度ツール呼び出しを生成し続けることで発生します。

docs/ja/config.md

@@ -6,15 +6,15 @@ search:
 
 ## API キーとクライアント
 
-デフォルトでは、 SDK はインポートされた時点で、 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。アプリ起動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] 関数でキーを設定できます。
+デフォルトでは、SDK はインポート直後から LLM リクエストと トレーシング 用に `OPENAI_API_KEY` 環境変数を探します。アプリ起動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] 関数でキーを設定できます。
 
 ```python
 from agents import set_default_openai_key
 
 set_default_openai_key("sk-...")
 ```
 
-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 は環境変数の API キー、または上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。
+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 は環境変数または上記のデフォルトキーから API 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。
 
 ```python
 from openai import AsyncOpenAI
@@ -24,7 +24,7 @@ custom_client = AsyncOpenAI(base_url="...", api_key="...")
 set_default_openai_client(custom_client)
 ```
 
-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 の Responses API を使用します。 [set_default_openai_api()][agents.set_default_openai_api] 関数を使って、 Chat Completions API を使用するように上書きできます。
+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。これを上書きして Chat Completions API を使うには、[set_default_openai_api()][agents.set_default_openai_api] 関数を使用します。
 
 ```python
 from agents import set_default_openai_api
@@ -34,15 +34,15 @@ set_default_openai_api("chat_completions")
 
 ## トレーシング
 
-トレーシングはデフォルトで有効です。デフォルトでは、上記の OpenAI API キー（すなわち、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 キーを個別に設定するには、 [`set_tracing_export_api_key`][agents.set_tracing_export_api_key] 関数を使用します。
+トレーシング はデフォルトで有効です。デフォルトでは、上記の OpenAI API キー（すなわち、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 キーを個別に設定するには、[`set_tracing_export_api_key`][agents.set_tracing_export_api_key] 関数を使用します。
 
 ```python
 from agents import set_tracing_export_api_key
 
 set_tracing_export_api_key("sk-...")
 ```
 
-また、 [`set_tracing_disabled()`][agents.set_tracing_disabled] 関数を使用して、トレーシングを完全に無効化することもできます。
+また、[`set_tracing_disabled()`][agents.set_tracing_disabled] 関数を使用して トレーシング を完全に無効化できます。
 
 ```python
 from agents import set_tracing_disabled
@@ -52,17 +52,17 @@ set_tracing_disabled(True)
 
 ## デバッグロギング
 
-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、これは警告とエラーが `stdout` に送られ、その他のログは抑制されることを意味します。
+SDK にはハンドラー未設定の Python ロガーが 2 つあります。デフォルトでは、警告とエラーは `stdout` に出力され、それ以外のログは抑制されます。
 
-詳細なロギン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。
+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。
 
 ```python
 from agents import enable_verbose_stdout_logging
 
 enable_verbose_stdout_logging()
 ```
 
-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。
+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できます。詳しくは [Python logging guide](https://docs.python.org/3/howto/logging.html) を参照してください。
 
 ```python
 import logging
@@ -81,9 +81,9 @@ logger.setLevel(logging.WARNING)
 logger.addHandler(logging.StreamHandler())
 ```
 
-### ログ中の機微情報
+### ログ内の機微なデータ
 
-特定のログには（例: ユーザーデータ）機微情報が含まれる場合があります。これらのデータが記録されないようにするには、以下の環境変数を設定してください。
+一部のログには機微なデータ（例: ユーザー データ）が含まれる場合があります。これらのデータの記録を無効化したい場合は、次の環境変数を設定してください。
 
 LLM の入力と出力のロギングを無効化するには: