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70 changes: 35 additions & 35 deletions docs/ja/agents.md
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Expand Up @@ -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構成要素です。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 はアプリのコアとなるビルディングブロックです。エージェント は大規模言語モデル（ LLM ）で、 instructions とツールで構成します。

## 基本設定
## 基本構成

一般的に設定するエージェントの主要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。
- `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 などのモデル調整用の任意の `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です。
- `instructions`: developer メッセージ、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。

```python
from agents import Agent, ModelSettings, function_tool
Expand All @@ -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。`Runner.run()` に渡すために作成するオブジェクトで、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詰め合わせとして機能します。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 の実行に必要な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
Expand All @@ -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。
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
Expand All @@ -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) を使用する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) を使用するようになります。

## 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 システムの設計パターン

マルチエージェント システムを設計する方法は多様ですが、一般的に広く適用できるパターンが 2 つあります:
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 つ挙げます。

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、会話を引き継ぐ専門のエージェントに制御をハンドオフします。これは分散型です。
1. マネージャー（エージェント をツールとして使用）: 中央のマネージャー/オーケストレーターが、専用のサブ エージェント をツールとして呼び出し、会話の制御を保持します。
2. ハンドオフ: ピア エージェント が制御を、会話を引き継ぐ特化型エージェント にハンドオフします。こちらは分散型です。

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 (ツールとしての エージェント)
### マネージャー（エージェント をツールとして使用）

`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。詳しくは [tools](tools.md#agents-as-tools) ドキュメントを参照してください。
`customer_facing_agent` がすべてのユーザー とのやり取りを処理し、ツールとして公開された専用のサブ 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) ドキュメントをご覧ください。

```python
from agents import Agent
Expand Down Expand Up @@ -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卓越する、モジュール型の専門エージェントが可能になります。詳しくは [handoffs](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、モジュール式のエージェント を実現できます。詳しくは [ハンドオフ](handoffs.md) ドキュメントをご覧ください。

```python
from agents import Agent
Expand All @@ -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 を指定できますが、関数を通じて動的な 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` 関数の両方が利用できます。
多くの場合、エージェント を作成する際に instructions を指定します。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。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(
Expand All @@ -151,17 +151,17 @@ agent = Agent[UserContext](
)
```

## ライフサイクルイベント (フック)
## 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。
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 override してください。

## ガードレール

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/検証を実行でき、エージェントの出力が生成された後にも同様に実施できます。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) ドキュメントを参照してください。
ガードレール は、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/検証を行い、またエージェント の出力が生成された後にも実行できます。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。詳しくは [ガードレール](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

エージェントの `clone()` メソッドを使うと、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 の `clone()` メソッドを使うと、エージェント を複製し、任意で好きなプロパティを変更できます。

```python
pirate_agent = Agent(
Expand All @@ -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。

1. `auto`: ツールを使うかどうかを LLM に委ねます。
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 LLM に使用させます。
1. `auto`: LLM にツールを使用するかどうかの判断を任せます。
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. 具体的な文字列（例: `my_tool`）を設定すると、LLM にその特定のツールを使用することを要求します。

```python
from agents import Agent, Runner, function_tool, ModelSettings
Expand All @@ -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:
`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。

- `"run_llm_again"`: デフォルト。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、その後の LLM 処理なしに最終応答として使用します。
- `"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最終応答として使用し、その後の LLM による処理は行いません。

```python
from agents import Agent, Runner, function_tool, ModelSettings
Expand All @@ -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時点で停止し、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
Expand All @@ -248,7 +248,7 @@ agent = Agent(
)
```

- `ToolsToFinalOutputFunction`: ツール結果を処理し、停止するか LLM 継続かを判断するカスタム関数。
- `ToolsToFinalOutputFunction`: ツール結果を処理し、停止するか LLM を継続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
Expand Down Expand Up @@ -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、その `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] で構成できます。無限ループは、ツール結果が LLM に送られ、`tool_choice` により LLM がさらに別のツール呼び出しを生成し続けることで起こります。
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