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Author: danilbogdan

docs/ja/agents.md

@@ -4,16 +4,16 @@ search:
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 # エージェント
 
-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 とツール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。
+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。
+-   `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。
--   `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オプションの `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。
+-   `model`: どの LLM を使うか、また `model_settings` で temperature、top_p などのモデル調整パラメーターを設定できます。
+-   `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ための道具で、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と状態をまとめて保持します。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 `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と状態をまとめて持つ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
@@ -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（`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/) でラップできる任意の型（dataclasses、リスト、TypedDict など）をサポートしています。
+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生成したい場合は、`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、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) を使用するようになります。
 
 ## 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 つがよく見られます。
+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、汎用的に適用できるパターンとしてよく見られるのは次の 2 つです。
 
-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: ピアのエージェント 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（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、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: ピアの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) を参照してください。
 
-### 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 [ツール](tools.md#agents-as-tools) 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。
 
 ```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 が委任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、単一タスクに特化したモジュール式のエージェント を実現できます。詳細は [ハンドオフ](handoffs.md) 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。ハンドオフが発生すると、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、単一のタスクに優れたモジュール型の特化エージェントが可能になります。詳しくは [handoffs](handoffs.md) のドキュメントを参照してください。
 
 ```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 を作成するときに instructions を指定できますが、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` 関数の両方が使用できます。
+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、関数を介して動的な instructions を提供することもできます。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` 関数の両方が使用できます。
 
 ```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）
 
-場合によっては、エージェント のライフサイクルを観測したいことがあります。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ます。
+ときには、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。
 
 ## 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 入力のチェック/検証を実行し、さらにエージェント 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。例えば、ユーザー の入力やエージェント 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) 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/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を関連性で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。
 
-## エージェントのクローン/コピー
+## エージェントの複製/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、必要に応じて任意のプロパティを変更できます。
+エージェントで `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
 
-ツールのリストを提供しても、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 がツールを使用するかどうかを自分で判断します。
-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」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させます。
+1. `auto`: LLM がツールを使用するかどうかを判断します。
+2. `required`: LLM にツールの使用を必須にします（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（_not_）ことを必須にします。
+4. 具体的な文字列（例: `my_tool`）を設定し、その特定のツールの使用を LLM に必須にします。
 
 ```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 `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。
+`Agent` の `tool_use_behavior` パラメーターは、ツール出力の扱いを制御します。
 
 - `"run_llm_again"`: デフォルト。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そのまま最終応答として使用し、追加の LLM 処理は行いません。
+- `"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。
 
 ```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場合に停止し、その出力を最終応答として使用します。
+- `StopAtTools(stop_at_tool_names=[...])`: 指定したツールのいずれか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
@@ -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てしまうために発生します。
+    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自動的に `tool_choice` を "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 が再びツール呼び出しを生成し続けることで発生します。