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Author: github-actions[bot]

docs/ja/agents.md

@@ -4,16 +4,16 @@ search:
 ---
 # エージェント
 
-エージェントはアプリのコアとなる構成要素です。エージェントとは、 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ビルディングブロックです。エージェントとは、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
 
-最も一般的に設定するプロパティは次のとおりです。
+エージェントで最もよく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 や top_p などのモデル調整パラメーターを指定できる `model_settings` ( 任意 )。  
-- `tools`: エージェントがタスクを達成するために使用できる tools 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、および temperature や top_p などのチューニングパラメーターを設定する `model_settings` (オプション)。
+- `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。
 
 ```python
 from agents import Agent, ModelSettings, function_tool
@@ -33,7 +33,7 @@ agent = Agent(
 
 ## コンテキスト
 
-エージェントは `context` の型がジェネリックです。 context 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、 tool、 handoff などに渡され、依存関係や実行時の状態をまとめて保持します。 context には任意の Python オブジェクトを渡せます。
+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あり、あなたが作成して `Runner.run()` に渡すオブジェクトです。このオブジェクト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
@@ -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します。一般的には [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) オブジェクトを使いますが、 dataclass や list、 TypedDict など、 Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップできる型なら何でも対応しています。
+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。特定の型で出力させたい場合は、`output_type` パラメーターを使用します。一般的には [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) オブジェクトを使いますが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップできる型―dataclass、list、TypedDict など―であれば利用できます。
 
 ```python
 from pydantic import BaseModel
@@ -73,11 +73,11 @@ agent = Agent(
 
 !!! note
 
-    `output_type` を渡すと、モデルは通常のプレーンテキストではなく [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を利用して応答します。
+    `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) を使用するよう指示されます。
 
 ## 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。 handoffs のリストを渡すと、エージェントは必要に応じてそれらに委任できます。これは、単一タスクに特化したモジュール化されたエージェントを編成する強力なパターンです。詳細は [ハンドオフ](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す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
@@ -96,9 +96,9 @@ triage_agent = Agent(
 )
 ```
 
-## 動的インストラクション
+## 動的 instructions
 
-多くの場合、エージェント作成時に instructions を渡しますが、関数を介して動的に instructions を生成することもできます。この関数は agent 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` 関数の両方に対応しています。
+通常はエージェント作成時に instructions を渡しますが、関数を通じて動的に渡すこともできます。この関数はエージェントと context を受け取り、プロンプトを返さなければなりません。同期関数と `async` 関数の両方を使用できます。
 
 ```python
 def dynamic_instructions(
@@ -113,17 +113,17 @@ agent = Agent[UserContext](
 )
 ```
 
-## ライフサイクルイベント ( hooks )
+## 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監視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] クラスを継承し、必要な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監視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プリフェッチしたりするケースです。`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] 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
 
-ガードレールを使うと、エージェント実行と並行してユーザー入力のチェックやバリデーションを実行できます。たとえば、ユーザー入力を関連性でフィルタリングするなどが可能です。詳細は [guardrails](guardrails.md) ドキュメントをご覧ください。
+ガードレールを使うと、エージェント実行と並行してユーザー入力に対するチェックやバリデーションを実行できます。たとえば、ユーザー入力の関連性をスクリーニングすることが可能です。詳細は [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()` メソッドを使うと、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。
 
 ```python
 pirate_agent = Agent(
@@ -138,14 +138,14 @@ robot_agent = pirate_agent.clone(
 )
 ```
 
-## ツール利用の強制
+## ツール使用の強制
 
-tools のリストを渡しても、 LLM が必ずしも tool を利用するとは限りません。 [`ModelSettings.tool_choice`][agents.model_settings.ModelSettings.tool_choice] を設定してツール利用を強制できます。使用可能な値は次のとおりです。
+ツールのリストを渡しても、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。
 
-1. `auto` : LLM が tool を使うかどうかを決定します。  
-2. `required` : LLM に tool の使用を必須にします ( どの tool を使うかは自動で判断 )。  
-3. `none` : LLM に tool を _使わない_ ことを要求します。  
-4. 具体的な文字列 ( 例: `my_tool` ) を指定すると、その特定の tool の使用を要求します。
+1. `auto` : LLM がツールを使用するかどうかを自動で判断します。
+2. `required` : LLM にツール使用を必須とします (使用するツールはインテリジェントに決定)。
+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、そのツールを必ず使用させます。
 
 ```python
 from agents import Agent, Runner, function_tool, ModelSettings
@@ -163,11 +163,12 @@ agent = Agent(
 )
 ```
 
-## ツール利用の挙動
+## ツール使用の挙動
 
-`Agent` の `tool_use_behavior` パラメーターは、ツール出力の扱い方を制御します。  
-- `"run_llm_again"` : 既定値。 tool 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 tool 呼び出しの出力を最終応答として使用し、追加の LLM 処理は行いません。
+`Agent` 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"`: デフォルト設定。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"`: 最初に呼び出されたツールの出力をそのまま最終応答として使用し、追加の LLM 処理を行いません。
 
 ```python
 from agents import Agent, Runner, function_tool, ModelSettings
@@ -185,7 +186,7 @@ agent = Agent(
 )
 ```
 
-- `StopAtTools(stop_at_tool_names=[...])`: 指定したいずれかの tool 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=[...])`: 指定したツールのいずれかが呼び出されると停止し、その出力を最終応答とします。  
 ```python
 from agents import Agent, Runner, function_tool
 from agents.agent import StopAtTools
@@ -207,7 +208,7 @@ agent = Agent(
     tool_use_behavior=StopAtTools(stop_at_tool_names=["get_weather"])
 )
 ```
-- `ToolsToFinalOutputFunction`: tool の結果を処理し、 LLM を続行するか停止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 を続行するかを決定するカスタム関数。  
 
 ```python
 from agents import Agent, Runner, function_tool, FunctionToolResult, RunContextWrapper
@@ -245,4 +246,4 @@ agent = Agent(
 
 !!! note
 
-    無限ループを防ぐため、フレームワークは tool 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。ツール結果が LLM に送られ、その後 `tool_choice` により再度ツール呼び出しが生成されることで無限ループが発生するためです。
+    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。ツール結果が LLM に送られ、その後 `tool_choice` により再度ツール呼び出しが生成され…という無限ループを防止するためです。

docs/ja/config.md

@@ -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。アプリ起動前にこの環境変数を設定できない場合は、[set_default_openai_key()][agents.set_default_openai_key] 関数を使用してキーを設定できます。
+デフォルトでは、SDK をインポートした直後から、LLM リクエストとトレーシングに使用する環境変数 `OPENAI_API_KEY` を参照します。アプリ起動前にこ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利用して `AsyncOpenAI` インスタンスを生成します。これを変更したい場合は、[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 クライアントを個別に設定することも可能です。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` インスタンスを生成します。[set_default_openai_client()][agents.set_default_openai_client] 関数を使うことで、この設定を変更できます。
 
 ```python
 from openai import AsyncOpenAI
@@ -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 をカスタマイズすることも可能です。標準では OpenAI Responses API を使用しますが、[set_default_openai_api()][agents.set_default_openai_api] 関数を用いて Chat Completions API に切り替えられます。
+さらに、使用する OpenAI API もカスタマイズできます。デフォルトでは OpenAI Responses API を利用しますが、[set_default_openai_api()][agents.set_default_openai_api] 関数を使用して Chat Completions API に切り替えられます。
 
 ```python
 from agents import set_default_openai_api
@@ -34,35 +34,35 @@ 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になっています。デフォルトでは前述の OpenAI API キー（環境変数または設定したデフォルトキー）を使用します。トレーシング専用の API キーを指定したい場合は、[`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。上記セクションで説明した OpenAI API キー（環境変数または設定したデフォルトキー）が使用されます。トレーシング専用の API キーを指定したい場合は、[`set_tracing_export_api_key`][agents.set_tracing_export_api_key] 関数を利用してください。
 
 ```python
 from agents import set_tracing_export_api_key
 
 set_tracing_export_api_key("sk-...")
 ```
 
-トレーシングを完全に無効化する場合は、[`set_tracing_disabled()`][agents.set_tracing_disabled] 関数を呼び出します。
+トレーシングを完全に無効にする場合は、[`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 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` に送信されますが、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 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、それ以外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。
+詳細なロギン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()
 ```
 
-ログをカスタマイズしたい場合は、ハンドラー・フィルター・フォーマッターなどを追加できます。詳細は [Python logging guide](https://docs.python.org/3/howto/logging.html) を参照してください。
+ログを独自にカスタマイズしたい場合は、ハンドラー、フィルター、フォーマッターなどを追加できます。詳細は [Python logging guide](https://docs.python.org/3/howto/logging.html) を参照してください。
 
 ```python
 import logging
@@ -81,17 +81,17 @@ logger.setLevel(logging.WARNING)
 logger.addHandler(logging.StreamHandler())
 ```
 
-### ログの機微データ
+### ログ内の機密データ
 
-一部のログには、ユーザー データなどの機微な情報が含まれる場合があります。これらのデータをログに残したくない場合は、以下の環境変数を設定してください。
+一部のログには機密データ（例：ユーザーデータ）が含まれる場合があります。こうしたデータの出力を無効にしたい場合は、以下の環境変数を設定してください。
 
-LLM の入力および出力を記録しない:
+LLM の入力と出力のロギングを無効にする:
 
 ```bash
 export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_MODEL_DATA=1
 ```
 
-ツールの入力および出力を記録しない:
+ツールの入力と出力のロギングを無効にする:
 
 ```bash
 export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_TOOL_DATA=1