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50 changes: 25 additions & 25 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、アプリにおける中心的な構成要素です。エージェントは、instructions と tools で設定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、指示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

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。
よく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、`model_settings` による temperature、top_p などのチューニング パラメーターの任意設定。
- `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、エージェント実行のための依存関係と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。
エージェント はその `context` 型に対して汎用的です。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 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 ( 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 ( 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`）の出力を生成します。特定のタイプ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。一般的には [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) オブジェクトを使用しますが、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。

```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の応答ではなく [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使うようにモデルへ指示します。
`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。

## 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、関連がある場合にエージェントはそれらへ委任できます。これは、単一のタスクに特化して優れた、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。詳細は [ハンドオフ](handoffs.md) の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、関連する場合にエージェント はそれらに委任できます。これは、単一のタスクに特化したモジュール型のエージェント 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 [ハンドオフ](handoffs.md) のドキュメントをご覧ください。

```python
from agents import Agent
Expand All @@ -96,9 +96,9 @@ triage_agent = Agent(
)
```

## 動的な指示
## 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。しかし、関数を通じて動的な指示を提供することも可能です。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 を作成するときに instructions を指定できます。しかし、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` 関数の両方が使用できます。

```python
def dynamic_instructions(
Expand All @@ -115,15 +115,15 @@ agent = Agent[UserContext](

## ライフサイクルイベント（フック）

ときには、エージェントのライフサイクルを観察したくなることがあります。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したい場合があります。`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。
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。たとえば、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際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。

## 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それを行えます。たとえば、ユーザーの入力や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。詳細は [ガードレール](guardrails.md) の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／検証を行い、エージェント の出力が生成された際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 の出力を関連性で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()` メソッドを使用すると、エージェント を複製し、任意で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] を設定するとツール使用を強制できます。有効な値は次のとおりです。
ツールのリストを提供しても、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`: ツールを使用するかどうかを LLM に委ねます。
2. `required`: LLM にツールの使用を必須にします ( どのツールを使うかは賢く判断できます )。
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. 文字列を指定 ( 例: `my_tool` ): その特定のツールを LLM に使用させます。
4. 特定の文字列（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。

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

## ツール使用の挙動
## ツール使用の動作

`Agent` の設定にある `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。ツールが実行され、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まま最終応答として使用し、以降の LLM 処理は行いません。
`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:
- `"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、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`: ツールの結果を処理し、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です。

```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、その後 `tool_choice` により LLM が再度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` を自動で "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。
24 changes: 12 additions & 12 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 はインポートされた直後から 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。
既定では、SDK はインポートされた直後から、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] 関数で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。
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。既定では、SDK は環境変数または上記で設定した既定キーを使用して `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)
```

さらに、使用する OpenAI API をカスタマイズできます。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 を使用するには、[set_default_openai_api()][agents.set_default_openai_api] 関数を使用します。
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。既定では OpenAI Responses API を使用します。これを上書きして Chat Completions API を使用するには、[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 @@ -34,25 +34,25 @@ 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] 関数を使用します。
トレーシングは既定で有効です。既定では上記の OpenAI API キー（つまり環境変数または設定した既定キー）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] 関数を使用して、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] 関数を使用して、トレーシング自体を無効にすることもできます。

```python
from agents import set_tracing_disabled

set_tracing_disabled(True)
```

## デバッグ ログ
## デバッグロギング

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、警告とエラーは `stdout` に送られ、それ以外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。既定では、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。

Expand All @@ -62,7 +62,7 @@ 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 logging guide](https://docs.python.org/3/howto/logging.html) を参照してください。
または、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。

```python
import logging
Expand All @@ -81,17 +81,17 @@ logger.setLevel(logging.WARNING)
logger.addHandler(logging.StreamHandler())
```

### ログ内の機微データ
### ログの機微なデータ

一部のログには機微なデータ（たとえば 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、以下の環境変数を設定してください。
一部のログには機微なデータ（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てください。

LLM の入力と出力のログ記録を無効化するには:
LLM の入力と出力のログ記録を無効にするには:

```bash
export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_MODEL_DATA=1
```

ツールの入力と出力のログ記録を無効化するには:
ツールの入力と出力のログ記録を無効にするには:

```bash
export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_TOOL_DATA=1
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