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Co-authored-by: github-actions[bot] <github-actions[bot]@users.noreply.github.com>

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、アプリにおける中核的なビルディングブロックです。エージェントは、インストラクションとツールで構成された LLM です。
+エージェントはアプリの中心的な構成要素です。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
 
-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:
+エージェントを設定する際によく使う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`: 開発者メッセージ、または system prompt とも呼ばれます。
--   `model`: 使用する LLM を指定します。`model_settings` を併用すると temperature、top_p などのモデル調整パラメーターを設定できます。
--   `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`: 開発者メッセージ、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` などのモデル調整用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利用できるツール群です。  
 
 ```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` 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仕組みで、`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、エージェント実行時の依存関係と状態を格納する入れ物として機能します。コンテキストには任意の Python オブジェクトを指定できます。
+エージェントは `context` 型を汎用的に扱います。コンテキストは依存性注入のためのツールで、`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、エージェント実行時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
@@ -52,7 +52,7 @@ agent = Agent[UserContext](
 
 ## 出力タイプ
 
-既定では、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。よく使われるのは Pydantic オブジェクトですが、Pydantic の TypeAdapter でラップできる型 — dataclass、list、TypedDict など — であれば何でもサポートしています。
+デフォルトでは、エージェントはプレーンテキスト（`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/) オブジェクトを指定しますが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップできる型（ dataclass、リスト、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応答の代わりに 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) を使用するようになります。
 
 ## 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。ハンドオフのリストを渡すと、必要に応じてエージェントがそれらに処理を委譲できます。これは、単一タスクに特化し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 [handoffs](handoffs.md) ドキュメントをご覧ください。
+ハンドオフは、エージェントが委譲できるサブエージェントです。ハンドオフのリストを渡すと、エージェントは必要に応じてそれらに委譲します。これにより、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が実現します。詳細は [handoffs](handoffs.md) ドキュメントをご覧ください。
 
 ```python
 from agents import Agent
@@ -98,7 +98,7 @@ triage_agent = Agent(
 
 ## 動的インストラクション
 
-通常はエージェント作成時にインストラクションを指定しますが、関数を介して動的に渡すこともできます。そ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` 関数の両方が利用可能です。
+多くの場合、エージェント作成時に instructions を指定しますが、関数を通じて動的に instructions を提供することも可能です。そ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` 関数の両方を使用できます。
 
 ```python
 def dynamic_instructions(
@@ -115,13 +115,13 @@ 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プリフェッチしたりするケースです。そのようなときは `hooks` プロパティを使って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、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、必要なメソッドをオーバーライドしてください。
 
 ## ガードレール
 
-ガードレールを使用すると、エージェントの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行えます。たとえば、ユーザー入力の関連性をスクリーニングできます。詳細は [guardrails](guardrails.md) ドキュメントを参照してください。
+ガードレールを使用すると、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。
 
@@ -140,15 +140,109 @@ 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:
+ツールをリストで渡しても、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] を設定することでツール使用を強制できます。利用可能な値は次のとおりです。
 
-1. `auto` — LLM がツールを使うかどうかを判断します。
-2. `required` — LLM にツールの使用を必須とします (ただしどのツールを使うかは自動で判断)。
-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`) — LLM にその特定のツールを使用させます。
+1. `auto`: LLM がツールを使用するか否かを決定します。  
+2. `required`: LLM にツールの使用を必須とします（どのツールを使用するかは自動で選択）。  
+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、そのツールを必ず使用します。  
 
-!!! note
+```python
+from agents import Agent, Runner, function_tool, ModelSettings
+
+@function_tool
+def get_weather(city: str) -> str:
+    """Returns weather info for the specified city."""
+    return f"The weather in {city} is sunny"
+
+agent = Agent(
+    name="Weather Agent",
+    instructions="Retrieve weather details.",
+    tools=[get_weather],
+    model_settings=ModelSettings(tool_choice="get_weather") 
+)
+```
+
+## ツール使用時の挙動
+
+`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"`: デフォルト。ツールを実行後、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。  
 
-    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、それにより `tool_choice` の設定でさらにツール呼び出しが生成される、というサイクルが延々と続くために発生します。
+```python
+from agents import Agent, Runner, function_tool, ModelSettings
+
+@function_tool
+def get_weather(city: str) -> str:
+    """Returns weather info for the specified city."""
+    return f"The weather in {city} is sunny"
+
+agent = Agent(
+    name="Weather Agent",
+    instructions="Retrieve weather details.",
+    tools=[get_weather],
+    tool_use_behavior="stop_on_first_tool"
+)
+```
+
+- `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、そのツール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
+
+@function_tool
+def get_weather(city: str) -> str:
+    """Returns weather info for the specified city."""
+    return f"The weather in {city} is sunny"
+
+@function_tool
+def sum_numbers(a: int, b: int) -> int:
+    """Adds two numbers."""
+    return a + b
+
+agent = Agent(
+    name="Stop At Stock Agent",
+    instructions="Get weather or sum numbers.",
+    tools=[get_weather, sum_numbers],
+    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 継続かを決定するカスタム関数です。  
+
+```python
+from agents import Agent, Runner, function_tool, FunctionToolResult, RunContextWrapper
+from agents.agent import ToolsToFinalOutputResult
+from typing import List, Any
+
+@function_tool
+def get_weather(city: str) -> str:
+    """Returns weather info for the specified city."""
+    return f"The weather in {city} is sunny"
+
+def custom_tool_handler(
+    context: RunContextWrapper[Any],
+    tool_results: List[FunctionToolResult]
+) -> ToolsToFinalOutputResult:
+    """Processes tool results to decide final output."""
+    for result in tool_results:
+        if result.output and "sunny" in result.output:
+            return ToolsToFinalOutputResult(
+                is_final_output=True,
+                final_output=f"Final weather: {result.output}"
+            )
+    return ToolsToFinalOutputResult(
+        is_final_output=False,
+        final_output=None
+    )
+
+agent = Agent(
+    name="Weather Agent",
+    instructions="Retrieve weather details.",
+    tools=[get_weather],
+    tool_use_behavior=custom_tool_handler
+)
+```
+
+!!! note
 
-    ツール呼び出し後に (auto モードで続行するのではなく) エージェントを完全に停止させたい場合は、[`Agent.tool_use_behavior="stop_on_first_tool"`] を設定してください。これにより、ツールの出力をそのまま最終レスポンスとして使用し、追加の LLM 処理を行いません。
+    無限ループを防ぐため、ツール呼び出し後にフレームワークは自動的に `tool_choice` を "auto" にリセットします。この挙動は [`agent.reset_tool_choice`][agents.agent.Agent.reset_tool_choice] で設定可能です。ツール結果が LLM に送られるたびに `tool_choice` により再度ツール呼び出しが発生し、無限に続く可能性があるためです。

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] 関数を使用してキーを設定できます。
+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 は環境変数で指定された API キーまたは上記で設定したデフォルトキーを使って `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れを変更できます。
+別の方法として、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 は環境変数にある API キー、または上記で設定したデフォルトキーを使用して `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、これを変更できます。
 
 ```python
 from openai import AsyncOpenAI
@@ -24,7 +24,7 @@ custom_client = AsyncOpenAI(base_url="...", api_key="...")
 set_default_openai_client(custom_client)
 ```
 
-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 を使用しますが、 [set_default_openai_api()][agents.set_default_openai_api] 関数を使って Chat Completions API に変更できます。
+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。デフォルトでは、 OpenAI Responses API を使用します。[set_default_openai_api()][agents.set_default_openai_api] 関数を使って Chat Completions API を利用するよう上書きできます。
 
 ```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、上記セクションと同じ 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。 [`set_tracing_export_api_key`][agents.set_tracing_export_api_key] 関数を使ってトレーシングに使用する API キーを個別に設定できます。
+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、上記の OpenAI API キー（つまり環境変数またはあなたが設定したデフォルトキー）を使用します。[`set_tracing_export_api_key`][agents.set_tracing_export_api_key] 関数を使って、トレーシング専用の API キーを設定できます。
 
 ```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。
+また、[`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。
 
 ```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
 
- 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が `stdout` に出力され、その他のログは抑制されます。
+ SDK には、ハンドラ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、それ以外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] 関数を使用してください。
+詳細ログを有効にするには、[`enable_verbose_stdout_logging()`][agents.enable_verbose_stdout_logging] 関数を使用してください。
 
 ```python
 from agents import enable_verbose_stdout_logging
 
 enable_verbose_stdout_logging()
 ```
 
-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。詳細は [Python logging ガイド](https://docs.python.org/3/howto/logging.html) をご覧ください。
+あるいは、ハンドラ、フィルタ、フォーマッタ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) をご覧ください。
 
 ```python
 import logging
@@ -81,9 +81,9 @@ logger.setLevel(logging.WARNING)
 logger.addHandler(logging.StreamHandler())
 ```
 
-### ログに含まれる機密データ
+### ログ内の機密データ
 
-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。これらのデータをログに残さないようにするには、次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。これらのデータが記録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 の入力と出力をログに残さないようにするには: