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62 changes: 31 additions & 31 deletions docs/ja/agents.md
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Expand Up @@ -4,14 +4,14 @@ 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

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 メッセージ、または system prompt とも呼ばれます。
- `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達成のために使用できるツールです。

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ツールで、`Runner.run()` に渡すために作成するオブジェクトです。これはすべてのエージェント、ツール、ハンドオフ等に渡され、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。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のためのツールです。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、ハンドオフなどに引き渡され、エージェント実行のための依存関係と状態の入れ物として機能します。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。

```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/) オブジェクトを使うことですが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップ可能なあらゆる型 (dataclasses、lists、TypedDict など) をサポートします。
既定では、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。

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

!!! note

`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) を使用するように指示されます。

## 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の設計にはさまざまな方法がありますが、一般的に広く適用できるパターンを 2 つ紹介します。
マルチエージェント システムの設計方法は多様ですが、一般的に広く適用できるパターンが 2 つあります。

1. マネージャー (エージェントをツールとして利用): 中央のマネージャー/オーケストレーターが、専門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: 対等なエージェント同士が、会話を引き継ぐ専門エージェントに制御を渡します。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、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制御を専門のエージェントに引き渡し、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、[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)をご覧ください。
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 (エージェントをツールとして利用)
### 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行い、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 [tools](tools.md#agents-as-tools) ドキュメントをご覧ください。
`customer_facing_agent` はすべてのユーザーとの対話を処理し、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) ドキュメントをお読みください。

```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が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かつ専門特化のエージェントを実現できます。詳細は [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。このパターンは、単一のタスクに特化して優れた性能を発揮する、モジュール式で専門的なエージェントを可能にします。詳細は [ハンドオフ](handoffs.md) ドキュメントをお読みください。

```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、エージェントを作成するときに 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` 関数の両方が使用できます。

```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）

ときには、エージェントのライフサイクルを観察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ことです。`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/バリデーションを実行し、生成後のエージェント出力にもチェックを行えます。たとえば、ユーザー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。詳細は [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／検証を行い、さらにエージェントの出力が生成された後のチェック／検証も実行できます。たとえば、ユーザーの入力とエージェントの出力の関連性をスクリーニングできます。詳細は [ガードレール](guardrails.md) ドキュメントをお読みください。

## 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

ツールのリストを与えても、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。
ツールの一覧を渡しても、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 がツールを使用するかどうかを判断します。
2. `required`: LLM にツールの使用を必須にします (どのツールを使うかは賢く判断します)。
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）。
3. `none`: LLM にツールを使用しないことを必須にします。
4. 文字列を指定 (例: `my_tool`): LLM にその特定のツールの使用を必須にします。
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の使用を必須にします。

```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
## ツール使用時の動作

`Agent` の構成にある `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。
`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、追加の LLM 処理なしで最終応答として使用します.
- `"run_llm_again"`: 既定。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。

```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時点で停止し、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 All @@ -248,7 +248,7 @@ agent = Agent(
)
```

- `ToolsToFinalOutputFunction`: ツール結果を処理し、停止するか LLM を継続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 @@ -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、`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。この動作は [`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が原因です。
18 changes: 9 additions & 9 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、この 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 はインポート直後から LLM リクエストとトレーシングのために、環境変数 `OPENAI_API_KEY` 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から API 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。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。

```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] 関数を使用します。
最後に、使用する OpenAI API をカスタマイズすることも可能です。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 @@ -34,25 +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] 関数を使えば、トレーシングを完全に無効化することもできます。
トレーシングを完全に無効化するには、[`set_tracing_disabled()`][agents.set_tracing_disabled] 関数を使用します。

```python
from agents import set_tracing_disabled

set_tracing_disabled(True)
```

## デバッグロギング
## デバッグ ログ

この SDK にはハンドラーが設定されていない Python のロガーが 2 つあります。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。
SDK にはハンドラー未設定の Python ロガーが 2 つあります。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できます。詳しくは [Python logging 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 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 @@ -81,7 +81,7 @@ logger.setLevel(logging.WARNING)
logger.addHandler(logging.StreamHandler())
```

### ログ内の機微データ
### ログ内の機微なデータ

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記録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。

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