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Author: habema

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核となる基本コンポーネントです。エージェントは、instructions と tools を設定し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 tools で構成された大規模言語モデル（ LLM ）です。
 
 ## 基本設定
 
 エージェントで最も一般的に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です。
-- `instructions`: developer message（または system prompt）とも呼ばれます。
+- `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。
+- `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。
 
 ```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手段です。あなたが作成し `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。
+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、tool、handoff 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入れておく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。
 
 ```python
 @dataclass
@@ -50,9 +50,9 @@ agent = Agent[UserContext](
 )
 ```
 
-## 出力型
+## 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`）を出力します。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/) オブジェクトですが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップ可能な任意の型（dataclass、list、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（すなわち `str`）の出力を生成します。エージェントに特定のタイプ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/) オブジェクトを使うことですが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップできる任意の型（dataclasses、list、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、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) を使うようモデルに指示します。
+    `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の設計パターン
 
-マルチエージェントシステムの設計には多くの方法がありますが、一般的に広く適用できるパターンを 2 つ紹介します。
+マルチエージェントシステムの設計には多くの方法がありますが、一般的に広く適用できるパターンとして次の 2 つがよく見られます。
 
-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、特化したサブエージェントをツールとして呼び出し、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間で、会話を引き継ぐ特化エージェントへ制御を渡します。これは分散型です。
+1. マネージャー（ツールとしてのエージェント）: 中央のマネージャー/オーケストレーターが、専門のサブエージェントをツールとして呼び出し、会話の制御を維持します。
+2. ハンドオフ: 対等なエージェント同士が、会話を引き継ぐ専門エージェントに制御を手渡します。これは分散型です。
 
-詳細は [実践的なエージェント構築ガイド](https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf) を参照してください。
+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）
+### マネージャー（ツールとしてのエージェント）
 
-`customer_facing_agent` がすべてのユーザー対応を行い、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 [tools](tools.md#agents-as-tools) のドキュメントを参照してください。
+`customer_facing_agent` はすべてのユーザー対応を処理し、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 [tools](tools.md#agents-as-tools) 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、単一タスクに秀でたモジュール型・特化型エージェントが実現します。詳しくは [handoffs](handoffs.md) のドキュメントを参照してください。
+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。ハンドオフが起こると、委任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専門エージェントを実現できます。詳細は [handoffs](handoffs.md) 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、エージェント作成時に instructions を指定できますが、関数を通じて動的な instructions 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` 関数のどちらも使用できます。
+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` 関数のどちらも利用できます。
 
 ```python
 def dynamic_instructions(
@@ -153,11 +153,11 @@ 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、イベントのログを記録したり、特定のイベント発生時にデータを事前取得したりするケースです。`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。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することが考えられます。`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。
 
 ## ガードレール
 
-ガードレールは、エージェント実行と並行してユーザー入力に対するチェック/バリデーションを行い、エージェントの出力が生成された後にも同様のチェックを行えます。たとえば、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 [guardrails](guardrails.md) のドキュメントを参照してください。
+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に対するチェック/バリデーション、およびエージェントの出力が生成された後のチェック/バリデーションを実行できます。たとえば、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。詳細は [guardrails](guardrails.md) 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
 
@@ -178,12 +178,12 @@ robot_agent = pirate_agent.clone(
 
 ## ツール使用の強制
 
-ツールのリストを渡しても、LLM が必ずしもツールを使用するとは限りません。[`ModelSettings.tool_choice`][agents.model_settings.ModelSettings.tool_choice] を設定してツール使用を強制できます。有効な値は次のとおりです。
+ツールのリストを提供しても、LLM が必ずツールを使うとは限りません。[`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`: ツールを使用するかどうかを LLM に判断させます。
-2. `required`: ツールの使用を必須にします（どのツールを使うかは賢く選択できます）。
-3. `none`: ツールを使用しないことを必須にします。
-4. 特定の文字列（例: `my_tool`）を設定すると、その特定のツールを使用することを必須にします。
+1. `auto`: LLM がツールを使うかどうかを判断します。
+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できます）。
+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`）を設定すると、LLM にその特定のツールを使用させます。
 
 ```python
 from agents import Agent, Runner, function_tool, ModelSettings
@@ -201,12 +201,12 @@ agent = Agent(
 )
 ```
 
-## ツール使用の動作
+## ツール使用時の挙動
 
 `Agent` 構成の `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"`: 既定。ツールを実行し、LLM が結果を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。ツールが実行され、LLM が結果を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、その後の LLM 処理なしで最終応答として使用します。
 
 ```python
 from agents import Agent, Runner, function_tool, ModelSettings
@@ -224,7 +224,7 @@ agent = Agent(
 )
 ```
 
-- `StopAtTools(stop_at_tool_names=[...])`: 指定したいずれかのツールが呼び出されたら停止し、その出力を最終応答として使用します。
+- `StopAtTools(stop_at_tool_names=[...])`: 指定したいずれかのツールが呼び出された場合に停止し、その出力を最終応答として使用します。
 
 ```python
 from agents import Agent, Runner, function_tool
@@ -248,7 +248,7 @@ agent = Agent(
 )
 ```
 
-- `ToolsToFinalOutputFunction`: ツール結果を処理し、停止するか LLM 継続かを決定するカスタム関数です。
+- `ToolsToFinalOutputFunction`: ツール結果を処理して、停止するか LLM を続行するかを決定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` により LLM がさらに別のツール呼び出しを生成し続けるために発生します。
+    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` を自動で "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。無限ループが起きるのは、ツール結果が LLM に送られ、`tool_choice` によって LLM が再びツール呼び出しを生成し続けるためです。

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 はインポートされるとすぐに、LLM リクエストと トレーシング 用の環境変数 `OPENAI_API_KEY` を探します。アプリの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 キーを用いて `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。
 
 ```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可能です。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。
+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
@@ -34,25 +34,25 @@ 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（つまり、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、上記のセクションの OpenAI API キー（つまり、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-...")
 ```
 
-[`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。
+[`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。
 
 ```python
 from agents import set_tracing_disabled
 
 set_tracing_disabled(True)
 ```
 
-## デバッグ ログ
+## デバッグログ
 
-SDK には、ハンドラーが設定されていない Python ロガーが 2 つあります。デフォルトでは、これにより警告とエラーは `stdout` に送られますが、その他のログは抑制されます。
+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、それ以外のログは抑制されることを意味します。
 
 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。
 
@@ -62,7 +62,7 @@ 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。詳しくは [Python logging guide](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することもできます。詳細は [Python logging guide](https://docs.python.org/3/howto/logging.html) を参照してください。
 
 ```python
 import logging
@@ -83,15 +83,15 @@ logger.addHandler(logging.StreamHandler())
 
 ### ログ内の機密データ
 
-一部のログには機密データ（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。
+一部のログには機密データ（例: ユーザー データ）が含まれる場合があります。このデータの記録を無効化したい場合は、以下の環境変数を設定してください。
 
-LLM の入力と出力の記録を無効にするには:
+LLM の入力と出力のログ記録を無効化するには:
 
 ```bash
 export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_MODEL_DATA=1
 ```
 
-ツールの入力と出力の記録を無効にするには:
+tool の入力と出力のログ記録を無効化するには:
 
 ```bash
 export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_TOOL_DATA=1