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48 changes: 24 additions & 24 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基本コンポーネントです。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。
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。

## 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。
- `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` です。
- `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。
- `instructions`: developer message または システムプロンプト とも呼ばれます。
- `model`: どの LLM を使用するか、またオプションの `model_settings` で temperature、top_p などのモデル調整パラメーターを設定します。
- `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。

```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` 型に対して汎用です。コンテキストは依存性注入のツールで、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ひとまとめにして提供します。コンテキストには任意の Python オブジェクトを指定できます。
エージェントは `context` 型に対して汎用的です。コンテキストは依存性注入のツールで、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 オブジェクトを渡せます。

```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（dataclasses、lists、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) をサポートします。

```python
from pydantic import BaseModel
Expand All @@ -73,11 +73,11 @@ 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` を指定すると、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) を使用します。

## 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。ハンドオフのリストを提供すると、エージェントは関連があればそれらに委任できます。これは、単一のタスクに特化して優れた能力を発揮する、モジュール式の専門エージェントをオーケストレーションできる強力なパターンです。詳しくは [handoffs](handoffs.md) ドキュメントをご覧ください。
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。ハンドオフのリストを提供すると、エージェントは関連性がある場合にそれらへ委譲できます。これは、単一のタスクに特化したモジュール式の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。詳しくは [handoffs](handoffs.md) ドキュメントをご覧ください。

```python
from agents import Agent
Expand All @@ -98,7 +98,7 @@ 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、エージェントの作成時に instructions を指定できますが、関数を使って動的に 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` 関数の両方が使用できます。

```python
def dynamic_instructions(
Expand All @@ -113,17 +113,17 @@ 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できます。`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。
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。例えば、イベントをログに記録したり、特定のイベントが発生したとき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/バリデーションを行えます。たとえば、ユーザーの入力を関連性でスクリーニングできます。詳しくは [guardrails](guardrails.md) ドキュメントをご覧ください。
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できます。例えば、ユーザー の入力の関連性を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、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、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 @@ -140,12 +140,12 @@ 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、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`: ツールを使うかどうかを LLM に任せます。
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選択します）。
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の使用を要求します。
1. `auto`: ツールを使用するかどうかを LLM が判断します。
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します)。
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。

```python
from agents import Agent, Runner, function_tool, ModelSettings
Expand All @@ -163,11 +163,11 @@ agent = Agent(
)
```

## ツール使用時の挙動
## ツール使用の挙動

`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` 設定の `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、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、追加の 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
Expand Down Expand Up @@ -207,7 +207,7 @@ agent = Agent(
tool_use_behavior=StopAtTools(stop_at_tool_names=["get_weather"])
)
```
- `ToolsToFinalOutputFunction`: ツール結果を処理し、停止するか LLM 続行かを判断するカスタム関数です。
- `ToolsToFinalOutputFunction`: ツール結果を処理し、停止するか LLM を続行するかを判断するカスタム関数。

```python
from agents import Agent, Runner, function_tool, FunctionToolResult, RunContextWrapper
Expand Down Expand Up @@ -245,4 +245,4 @@ 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 がさらに別のツール呼び出しを生成し続けることで発生します。
20 changes: 10 additions & 10 deletions docs/ja/config.md
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Expand Up @@ -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。
デフォルトでは、SDK はインポートされた時点で、LLM リクエストおよび トレーシング 用に `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] 関数を使って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、または上記で設定したデフォルトキーを使って `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] 関数を使用してください。
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って `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
Expand All @@ -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] 関数を使用してください。
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
Expand All @@ -34,15 +34,15 @@ 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] 関数を使用してください。
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。

```python
from agents import set_tracing_export_api_key

set_tracing_export_api_key("sk-...")
```

[`set_tracing_disabled()`][agents.set_tracing_disabled] 関数を使用すると、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] 関数を使って、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
Expand All @@ -52,17 +52,17 @@ set_tracing_disabled(True)

## デバッグログ

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、これにより warnings と errors が `stdout` に送られ、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、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。

詳細なログ出力を有効にするには、[`enable_verbose_stdout_logging()`][agents.enable_verbose_stdout_logging] 関数を使用してください。
冗長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。

```python
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 ロギングガイド](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できます。詳細は [Python logging guide](https://docs.python.org/3/howto/logging.html) をご覧ください。

```python
import logging
Expand All @@ -81,9 +81,9 @@ logger.setLevel(logging.WARNING)
logger.addHandler(logging.StreamHandler())
```

### ログ内の機微データ
### ログ中の機微情報

一部のログには機微データ（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、次の環境変数を設定してください。
一部のログには機微情報（例: ユーザー データ）が含まれる場合があります。これらのデータがログに出力されないようにするには、次の環境変数を設定します。

LLM の入力と出力のロギングを無効化するには:

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