Skip to content

Update all translated document pages #1802

New issue

Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.

Sign up for GitHub

By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.

Already on GitHub? Sign in to your account

Closed
wants to merge 1 commit into from
Closed

Update all translated document pages #1802

Show file tree
Hide file tree
Changes from all commits
Commits
Show all changes
1 commit
Select commit
File filter

Filter by extension

Filter by extension
Conversations
Failed to load comments.
Loading
Jump to
Jump to file
Failed to load files.
Loading
Diff view
Diff view
62 changes: 31 additions & 31 deletions docs/ja/agents.md
View file
Open in desktop
Original file line number Diff line number Diff line change
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。

## 基本設定
## 基本構成

最も一般的に設定するエージェントのプロパティは次のとおりです。
一般的に設定するエージェントの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 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構成する任意の `model_settings`。
- `tools`: エージェントがタスク達成のために使用できるツールです。
- `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です。

```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 `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、エージェントの実行における依存関係と状態の詰め合わせとして機能します。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ツールです。`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。

```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`) を出力します。特定の型の出力をエージェントに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をサポートします—dataclasses、list、TypedDict など。
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。特定の型の出力をエージェントに生成させたい場合は、`output_type` パラメーターを使用します。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/) でラップできる型であれば何でもサポートします（dataclasses、lists、TypedDict など）。

```python
from pydantic import BaseModel
Expand All @@ -73,20 +73,20 @@ agent = Agent(

!!! note

`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。
`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岐にわたりますが、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、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（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型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間で、会話を引き継ぐ特化型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扱う）: 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。

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。
詳しくは [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。

### 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扱う）

`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特化型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) のドキュメントを参照してください。
`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 [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、単一のタスクに秀でたモジュール型・特化型エージェントが可能になります。詳しくは [ハンドオフ](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、単一タスクに優れたモジュール式の特化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。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` 関数のどちらも使用できます。

```python
def dynamic_instructions(
Expand All @@ -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察したいことがあります。たとえば、イベントのログ記録や、特定のイベント発生時にデータを事前取得したい場合です。`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/検証を行い、エージェントの出力が生成された後にもチェックを実行できます。たとえば、ユーザー入力と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(
Expand All @@ -178,12 +178,12 @@ robot_agent = pirate_agent.clone(

## ツール使用の強制

ツールのリストを渡しても、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。

1. `auto`: LLM にツールを使う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ことを要求します。
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 がツールを使用するかどうかを判断します。
2. `required`: LLM にツールの使用を要求します（どのツールを使うかは賢く選択できます）。
3. `none`: LLM にツールを使用しない（ _not_ ）ことを要求します。
4. 文字列を指定（例: `my_tool`）: LLM にその特定のツールの使用を要求します。

```python
from agents import Agent, Runner, function_tool, ModelSettings
Expand All @@ -203,10 +203,10 @@ agent = Agent(

## ツール使用の挙動

`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。
`Agent` 構成の `tool_use_behavior` パラメーターは、ツール出力の処理方法を制御します。

- `"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、その後の LLM 処理なしで最終応答として使用します。
- `"stop_on_first_tool"`: 最初のツール呼び出しの出力を、以降の 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
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
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。無限ループは、ツール結果が LLM に送られ、`tool_choice` によって LLM がさらに別のツール呼び出しを生成し続けることが原因です。
Loading