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‎docs/ja/agents.md

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@@ -4,15 +4,16 @@ search:
44
---
55
# エージェント
66

7-
エージェントはアプリの主要な構成ブロックです。エージェントは、大規模言語モデル ( LLM ) に instructions と tools を設定したものです。
7+
エージェントは、アプリにおける中核の構成要素です。エージェントとは、 instructions と tools で設定された大規模言語モデル（ LLM ）です。
88

99
## 基本設定
1010

11-
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。
11+
エージェントで最もよく設定するプロパティは次のとおりです。
1212

13+
- `name`: エージェントを識別する必須の文字列。
1314
- `instructions`: 開発者メッセージまたは system prompt とも呼ばれます。
14-
- `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指定する任意の `model_settings`。
15-
- `tools`: エージェントがタスクを達成するために利用できるツール。
15+
- `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指定する省略可能な `model_settings`。
16+
- `tools`: エージェントがタスクを遂行するために利用できるツールの一覧。
1617

1718
```python
1819
from agents import Agent, ModelSettings, function_tool
@@ -31,7 +32,7 @@ agent = Agent(
3132

3233
## コンテキスト
3334

34-
エージェントはその `context` 型について汎用的です。コンテキストは依存性注入の手段で、`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渡せます。
35+
エージェントは汎用的に `context` 型を取ります。コンテキストは依存性インジェクション用ツールであり、あなたが作成して `Runner.run()` に渡すオブジェクトです。このオブジェクト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渡せます。
3536

3637
```python
3738
@dataclass
@@ -49,7 +50,7 @@ agent = Agent[UserContext](
4950

5051
## 出力タイプ
5152

52-
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` ) を出力します。特定の型で出力させたい場合は `output_type` パラメーターを使用します。一般的には [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) オブジェクトを利用しますが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップ可能な型であれば何でも対応します。たとえば dataclass、list、TypedDict などです。
53+
既定では、エージェントはプレーンテキスト（つまり `str` ）を出力します。エージェントに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します。よく使われるのは [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/) でラップ可能な型 ― dataclass、リスト、TypedDict など ― であれば何でもサポートしています。
5354

5455
```python
5556
from pydantic import BaseModel
@@ -70,11 +71,11 @@ agent = Agent(
7071

7172
!!! note
7273

73-
`output_type` を渡すと、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。
74+
`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。
7475

7576
## ハンドオフ
7677

77-
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。ハンドオフのリストを渡しておくと、エージェントは必要に応じてそれらに処理を委譲できます。これにより、単一のタスクに特化したモジュール式エージェントを編成できる強力なパターンが実現します。詳細は [handoffs](handoffs.md) ドキュメントをご覧ください。
78+
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渡すと、関連性がある場合にエージェントがそれらへ委任できます。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 [ハンドオフ](handoffs.md) ドキュメントをご覧ください。
7879

7980
```python
8081
from agents import Agent
@@ -95,7 +96,7 @@ triage_agent = Agent(
9596

9697
## 動的 instructions
9798

98-
通常はエージェント作成時に instructions を指定しますが、関数を介して動的に 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。同期関数と `async` 関数の両方に対応しています。
99+
多くの場合、エージェント作成時に instructions を指定できますが、関数を介して動的に渡すことも可能です。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。通常の関数も `async` 関数も使用できます。
99100

100101
```python
101102
def dynamic_instructions(
@@ -110,17 +111,17 @@ agent = Agent[UserContext](
110111
)
111112
```
112113

113-
## ライフサイクルイベント (hooks)
114+
## ライフサイクルイベント（フック）
114115

115-
場合によっては、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。
116+
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。
116117

117118
## ガードレール
118119

119-
ガードレールを使うと、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やバリデーションを実行できます。たとえば、ユーザーの入力内容が関連している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。
120+
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やバリデーションを行えます。たとえば、ユーザー入力の関連性をスクリーニングすることが可能です。詳細は [guardrails](guardrails.md) ドキュメントをご覧ください。
120121

121-
## エージェントの複製
122+
## エージェントのクローン／コピー
122123

123-
`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。
124+
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。
124125

125126
```python
126127
pirate_agent = Agent(
@@ -137,15 +138,15 @@ robot_agent = pirate_agent.clone(
137138

138139
## ツール使用の強制
139140

140-
ツールの一覧を渡しても、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。
141+
ツールのリストを渡しても、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。有効な値は以下のとおりです。
141142

142-
1. `auto` — ツールを使用するかどうかを LLM が判断します。
143-
2. `required` — LLM にツール使用を必須化します ( ただし使用するツールは自動選択 )。
144-
3. `none` — LLM にツールを使用しないことを要求します。
145-
4. 特定の文字列 ( 例: `my_tool` ) — その特定のツールを LLM に使用させます。
143+
1. `auto` : LLM がツールを使用するかどうかを判断します。
144+
2. `required` : LLM にツール使用を必須にします（ただし使用するツールは自動選択）。
145+
3. `none` : LLM にツールを使用しないことを必須にします。
146+
4. 文字列（例 `my_tool` ）を指定すると、その特定のツールを必ず使用させます。
146147

147148
!!! note
148149

149-
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。無限ループが起こる理由は、ツールの結果が LLM に送られ、`tool_choice` により再びツール呼び出しが生成される、という流れが繰り返されるからです。
150+
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。この挙動は [`agent.reset_tool_choice`][agents.agent.Agent.reset_tool_choice] で設定できます。無限ループは、ツール結果が再度 LLM に送られ、 `tool_choice` により再びツール呼び出しが生成される、という繰り返しが原因です。
150151

151-
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 モードで続行させたくない場合 ) は、[`Agent.tool_use_behavior="stop_on_first_tool"`] を設定してください。これにより、ツールの出力を LL M の追加処理なしにそのまま最終応答として返します。
152+
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（自動モードを続行しない）、 [`Agent.tool_use_behavior="stop_on_first_tool"`] を設定できます。この場合、ツール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。

‎docs/ja/config.md

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@@ -4,17 +4,17 @@ search:
44
---
55
# SDK の設定
66

7-
## API キーとクライアント
7+
## API keys と clients
88

9-
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に使用する `OPENAI_API_KEY` 環境変数を探します。アプリ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] 関数を利用してキーを設定できます。
9+
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` 環境変数を参照します。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。
1010

1111
```python
1212
from agents import set_default_openai_key
1313

1414
set_default_openai_key("sk-...")
1515
```
1616

17-
また、使用する OpenAI クライアントを構成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。
17+
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用いて `AsyncOpenAI` インスタンスを生成します。これを変更するには、 [set_default_openai_client()][agents.set_default_openai_client] 関数を使用してください。
1818

1919
```python
2020
from openai import AsyncOpenAI
@@ -24,45 +24,45 @@ custom_client = AsyncOpenAI(base_url="...", api_key="...")
2424
set_default_openai_client(custom_client)
2525
```
2626

27-
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。既定では OpenAI Responses API を利用します。これを Chat Completions API に変更するには、 [set_default_openai_api()][agents.set_default_openai_api] 関数を使用してください。
27+
さらに、利用する 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 を使用しますが、 [set_default_openai_api()][agents.set_default_openai_api] 関数を使って Chat Completions API に切り替えることができます。
2828

2929
```python
3030
from agents import set_default_openai_api
3131

3232
set_default_openai_api("chat_completions")
3333
```
3434

35-
## トレーシング
35+
## Tracing
3636

37-
トレーシングはデフォルトで有効になっています。前述の OpenAI API キー（環境変数または設定したデフォルトキー）が自動的に使用されます。トレーシングで使用する API キーを個別に設定したい場合は、 [`set_tracing_export_api_key`][agents.set_tracing_export_api_key] 関数を利用してください。
37+
トレーシングはデフォルトで有効になっています。デフォルトでは前述の OpenAI API キー（環境変数、またはあなたが設定したデフォルトキー）が使用されます。トレーシングで使用する API キーを個別に設定したい場合は、 [`set_tracing_export_api_key`][agents.set_tracing_export_api_key] 関数を利用してください。
3838

3939
```python
4040
from agents import set_tracing_export_api_key
4141

4242
set_tracing_export_api_key("sk-...")
4343
```
4444

45-
トレーシングを完全に無効化するには、 [`set_tracing_disabled()`][agents.set_tracing_disabled] 関数を呼び出します。
45+
トレーシングを完全に無効化したい場合は、 [`set_tracing_disabled()`][agents.set_tracing_disabled] 関数を使用します。
4646

4747
```python
4848
from agents import set_tracing_disabled
4949

5050
set_tracing_disabled(True)
5151
```
5252

53-
## デバッグログ
53+
## Debug logging
5454

55-
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、警告とエラーは `stdout` に出力されますが、それ以外のログは抑制されます。
55+
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、警告とエラーが `stdout` に出力され、それ以外のログは抑制されます。
5656

57-
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。
57+
詳細なログを有効にするには、 [`enable_verbose_stdout_logging()`][agents.enable_verbose_stdout_logging] 関数をお使いください。
5858

5959
```python
6060
from agents import enable_verbose_stdout_logging
6161

6262
enable_verbose_stdout_logging()
6363
```
6464

65-
必要に応じて、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可能です。詳しくは [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。
65+
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可能です。詳しくは [Python logging guide](https://docs.python.org/3/howto/logging.html) を参照してください。
6666

6767
```python
6868
import logging
@@ -81,17 +81,17 @@ logger.setLevel(logging.WARNING)
8181
logger.addHandler(logging.StreamHandler())
8282
```
8383

84-
### ログに含まれる機微情報
84+
### ログ内の機密データ
8585

86-
特定のログには機微情報（たとえば ユーザー データ）が含まれる場合があります。この情報が記録されるのを防ぎたい場合は、次の環境変数を設定してください。
86+
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。これらのデータをログに残さないようにするには、次の環境変数を設定してください。
8787

88-
LLM の入力および出力のログを無効にする:
88+
LLM の入力および出力のログを無効化する場合:
8989

9090
```bash
9191
export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_MODEL_DATA=1
9292
```
9393

94-
ツールの入力および出力のログを無効にする:
94+
ツールの入力および出力のログを無効化する場合:
9595

9696
```bash
9797
export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_TOOL_DATA=1

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