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docs: update translated document pages #3072

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docs: update translated document pages #3072

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90 changes: 57 additions & 33 deletions docs/ja/quickstart.md
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Expand Up @@ -6,7 +6,7 @@ search:

## プロジェクトと仮想環境の作成

これは一度だけ実行すれば十分です。
これは一度だけ行えば十分です。

```bash
mkdir my_project
Expand All @@ -16,12 +16,20 @@ python -m venv .venv

### 仮想環境の有効化

新しいターミナルセッションを開始するたびに実行してください。
新しいターミナルセッションを開始するたびに行います。

macOS または Linux の場合:

```bash
source .venv/bin/activate
```

Windows の場合:

```cmd
.venv\Scripts\activate
```

### Agents SDK のインストール

```bash
Expand All @@ -30,15 +38,31 @@ pip install openai-agents # or `uv add openai-agents`, etc

### OpenAI API キーの設定

まだお持ちでない場合は、OpenAI API キーを作成するために [こちらの手順](https://platform.openai.com/docs/quickstart#create-and-export-an-api-key) に従ってください。
まだ持っていない場合は、[こちらの手順](https://platform.openai.com/docs/quickstart#create-and-export-an-api-key)に従って OpenAI API キーを作成してください。

これらのコマンドは、現在のターミナルセッションにキーを設定します。

macOS または Linux の場合:

```bash
export OPENAI_API_KEY=sk-...
```

Windows PowerShell の場合:

```powershell
$env:OPENAI_API_KEY = "sk-..."
```

Windows Command Prompt の場合:

```cmd
set "OPENAI_API_KEY=sk-..."
```

## 最初のエージェントの作成

エージェントは instructions、名前、および特定のモデルなどの任意の設定で定義します。
エージェントは、instructions、名前、特定のモデルなどの任意の設定で定義されます。

```python
from agents import Agent
Expand All @@ -51,7 +75,7 @@ agent = Agent(

## 最初のエージェントの実行

[`Runner`][agents.run.Runner] を使用してエージェントを実行し、[`RunResult`][agents.result.RunResult] を取得します。
[`Runner`][agents.run.Runner] を使用してエージェントを実行し、[`RunResult`][agents.result.RunResult] を受け取ります。

```python
import asyncio
Expand All @@ -70,23 +94,23 @@ if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
```

2 回目のターンでは、`result.to_input_list()` を `Runner.run(...)` に戻して渡すか、[session](sessions/index.md) をアタッチするか、`conversation_id` / `previous_response_id` で OpenAI のサーバー管理状態を再利用できます。[running agents](running_agents.md) ガイドでは、これらのアプローチを比較しています。
2 ターン目では、`result.to_input_list()` を `Runner.run(...)` に渡し戻すか、[session](sessions/index.md) をアタッチするか、`conversation_id` / `previous_response_id` で OpenAI のサーバー管理状態を再利用できます。[エージェントの実行](running_agents.md)ガイドでは、これらのアプローチを比較しています。

次の目安を使ってください。
目安として、次のルールを使用してください。

| 望んでいること | まず使うもの |
| したいこと... | まず使うもの... |
| --- | --- |
| 完全な手動制御とプロバイダー非依存の履歴 | `result.to_input_list()` |
| SDK に履歴の読み込みと保存を任せる | [`session=...`](sessions/index.md) |
| OpenAI 管理のサーバー側継続 | `previous_response_id` または `conversation_id` |
| OpenAI が管理するサーバー側の継続 | `previous_response_id` または `conversation_id` |

トレードオフと正確な動作については、[Running agents](running_agents.md#choose-a-memory-strategy) を参照してください。
トレードオフと正確な動作については、[エージェントの実行](running_agents.md#choose-a-memory-strategy)を参照してください。

タスクが主にプロンプト、ツール、会話状態で完結する場合は、プレーンな `Agent` と `Runner` を使用してください。エージェントが分離されたワークスペース内の実ファイルを検査または変更する必要がある場合は、[Sandbox agents quickstart](sandbox_agents.md) に進んでください。
タスクが主にプロンプト、ツール、会話状態で完結する場合は、通常の `Agent` と `Runner` を使用してください。エージェントが分離されたワークスペース内の実ファイルを検査または変更する必要がある場合は、[Sandbox エージェントクイックスタート](sandbox_agents.md)に進んでください。

## エージェントへのツール付与
## エージェントへのツールの付与

エージェントに、情報を調べたりアクションを実行したりするためのツールを与えることができます。
エージェントにツールを与えて、情報を検索したりアクションを実行したりできます。

```python
import asyncio
Expand Down Expand Up @@ -118,16 +142,16 @@ if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
```

## 追加エージェント
## さらにいくつかのエージェントの追加

マルチエージェントパターンを選ぶ前に、最終回答を誰が担当するかを決めてください。
マルチエージェントパターンを選ぶ前に、最終回答を誰が担当すべきかを決めます。

- **ハンドオフ**: そのターンの該当部分では、専門エージェントが会話を引き継ぎます。
- **Agents as tools**: オーケストレーターが制御を維持し、専門エージェントをツールとして呼び出します。
- **ハンドオフ**: スペシャリストがそのターンの該当部分について会話を引き継ぎます。
- **Agents as tools**: オーケストレーターが制御を維持し、スペシャリストをツールとして呼び出します。

このクイックスタートでは、最初の例として最短であるため **ハンドオフ** を続けて扱います。マネージャースタイルのパターンについては、[Agent orchestration](multi_agent.md) と [Tools: agents as tools](tools.md#agents-as-tools) を参照してください。
このクイックスタートでは、最初の例として最も短い **ハンドオフ** を続けます。マネージャースタイルのパターンについては、[エージェントオーケストレーション](multi_agent.md) と [ツール: Agents as tools](tools.md#agents-as-tools) を参照してください。

追加のエージェントも同じ方法で定義できます。`handoff_description` は、いつ委譲するかについてルーティングエージェントに追加コンテキストを与えます。
追加のエージェントも同じ方法で定義できます。`handoff_description` は、ルーティングエージェントに委任すべきタイミングについて追加のコンテキストを提供します。

```python
from agents import Agent
Expand All @@ -147,7 +171,7 @@ math_tutor_agent = Agent(

## ハンドオフの定義

エージェントでは、タスク解決中に選択可能な送信先ハンドオフオプションの一覧を定義できます。
エージェントでは、タスクの解決中に選択できる送信ハンドオフオプションの一覧を定義できます。

```python
triage_agent = Agent(
Expand All @@ -159,7 +183,7 @@ triage_agent = Agent(

## エージェントオーケストレーションの実行

ランナーは、個々のエージェント実行、ハンドオフ、ツール呼び出しを処理します。
Runner は、個々のエージェントの実行、ハンドオフ、およびツール呼び出しを処理します。

```python
import asyncio
Expand All @@ -179,23 +203,23 @@ if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
```

## 参照コード例
## 参考コード例

リポジトリには、同じ主要パターンの完全なスクリプトが含まれています。
リポジトリには、同じ中核パターンの完全なスクリプトが含まれています。

- 最初の実行向け: [`examples/basic/hello_world.py`](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/basic/hello_world.py)
- 関数ツール向け: [`examples/basic/tools.py`](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/basic/tools.py)
- マルチエージェントルーティング向け: [`examples/agent_patterns/routing.py`](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/agent_patterns/routing.py)
- [`examples/basic/hello_world.py`](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/basic/hello_world.py) は最初の実行用です。
- [`examples/basic/tools.py`](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/basic/tools.py) は関数ツール用です。
- [`examples/agent_patterns/routing.py`](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/agent_patterns/routing.py) はマルチエージェントルーティング用です。

## トレースの確認
## トレースの表示

エージェント実行中に何が起きたかを確認するには、[OpenAI ダッシュボードの Trace viewer](https://platform.openai.com/traces) に移動して、エージェント実行のトレースを表示してください。
エージェントの実行中に何が起きたかを確認するには、[OpenAI Dashboard の Trace viewer](https://platform.openai.com/traces)に移動して、エージェント実行のトレースを表示します。

## 次のステップ

より複雑なエージェントフローの構築方法を学びます。
より複雑なエージェント的フローを構築する方法を学びます。

- [Agents](agents.md) の設定方法を学ぶ。
- [running agents](running_agents.md) と [sessions](sessions/index.md) を学ぶ。
- 作業を実際のワークスペース内で行うべき場合は [Sandbox agents](sandbox_agents.md) を学ぶ。
- [tools](tools.md)、[guardrails](guardrails.md)、[models](models/index.md) を学ぶ。
- [エージェント](agents.md)の設定方法について学びます。
- [エージェントの実行](running_agents.md)と [sessions](sessions/index.md) について学びます。
- 作業を実際のワークスペース内で行う必要がある場合は、[Sandbox エージェント](sandbox_agents.md)について学びます。
- [ツール](tools.md)、[ガードレール](guardrails.md)、[モデル](models/index.md)について学びます。
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