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103 changes: 72 additions & 31 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基本コンポーネントです。エージェントは、instructions とツールで設定された大規模言語モデル（LLM）です。

## 基本構成
## 基本設定

設定で最も一般的に指定するエージェントの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 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 などのモデル調整用 `model_settings`（任意）。
- `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。
- `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 システムプロンプト 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、エージェントの実行における依存関係と状態の入れ物として機能します。任意の Python オブジェクトを context 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、エージェント実行のため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`）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できます。一般的な選択肢としては [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) オブジェクトがありますが、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。
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、lists、TypedDict など）をサポートします。

```python
from pydantic import BaseModel
Expand All @@ -75,9 +75,47 @@ agent = Agent(

`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。

## ハンドオフ
## マルチエージェントシステムの設計パターン

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がある場合にそれらへ委譲できます。これは、単一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) のドキュメントを参照してください。
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引き渡します。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。

### マネージャー（ツールとしてのエージェント）

`customer_facing_agent` は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門のサブエージェントを呼び出します。詳細は [ツール](tools.md#agents-as-tools) ドキュメントを参照してください。

```python
from agents import Agent

booking_agent = Agent(...)
refund_agent = Agent(...)

customer_facing_agent = Agent(
name="Customer-facing agent",
instructions=(
"Handle all direct user communication. "
"Call the relevant tools when specialized expertise is needed."
),
tools=[
booking_agent.as_tool(
tool_name="booking_expert",
tool_description="Handles booking questions and requests.",
),
refund_agent.as_tool(
tool_name="refund_expert",
tool_description="Handles refund questions and requests.",
)
],
)
```

### 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、単一のタスクに優れたモジュール式で専門的なエージェントが可能になります。詳細は [ハンドオフ](handoffs.md) ドキュメントを参照してください。

```python
from agents import Agent
Expand All @@ -88,17 +126,17 @@ refund_agent = Agent(...)
triage_agent = Agent(
name="Triage agent",
instructions=(
"Help the user with their questions."
"If they ask about booking, handoff to the booking agent."
"If they ask about refunds, handoff to the refund agent."
"Help the user with their questions. "
"If they ask about booking, hand off to the booking agent. "
"If they ask about refunds, hand off to the refund agent."
),
handoffs=[booking_agent, refund_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、関数を使って動的に提供することも可能です。この関数はエージェントと context 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。
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。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。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` 関数の両方が使用可能です。

```python
def dynamic_instructions(
Expand All @@ -115,15 +153,15 @@ agent = Agent[UserContext](

## 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などです。`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。
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ときにデータを事前取得したりできます。`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。

## 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い、出力が生成された後にはエージェントの出力に対しても実行できます。たとえば、ユーザー入力や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/検証を実行し、エージェントの出力が生成された後にも実行できます。たとえば、ユーザーの入力とエージェントの出力が関連するかどうかをスクリーニングできます。詳細は [ガードレール](guardrails.md) ドキュメントを参照してください。

## 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 @@ -140,12 +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 が必ずしも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。指定可能な値は次のとおりです。
ツールのリストを提供しても、LLM が必ずしも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`: ツールを使用するかどうかを LLM に委ねます。
2. `required`: 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選択されます）。
3. `none`: 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: その特定のツールを必ず使用させます。
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（ただし、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、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 @@ -159,15 +197,16 @@ agent = Agent(
name="Weather Agent",
instructions="Retrieve weather details.",
tools=[get_weather],
model_settings=ModelSettings(tool_choice="get_weather")
model_settings=ModelSettings(tool_choice="get_weather")
)
```

## ツール使用の動作
## 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、その後の LLM 処理なしで最終応答として使用します。
- `"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、追加の 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 @@ -185,7 +224,8 @@ 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
from agents.agent import StopAtTools
Expand All @@ -207,7 +247,8 @@ 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 を継続するかを決定するカスタム関数。

- `ToolsToFinalOutputFunction`: ツール結果を処理し、停止するか LLM を続行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 @@ -245,4 +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] で設定できます。無限ループの原因は、ツール結果が LLM に送られ、`tool_choice` により LLM が再度ツール呼び出しを生成し続けてしまうためです。
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