Skip to content

Commit 2c89461

Browse files
github-actions[bot]github-actions[bot]
authored
Update all translated document pages (openai#1251)
Automated update of translated documentation Co-authored-by: github-actions[bot] <github-actions[bot]@users.noreply.github.com>
1 parent 430dbaa commit 2c89461

26 files changed

+591
-577
lines changed

‎docs/ja/agents.md‎

Lines changed: 23 additions & 23 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -4,16 +4,16 @@ search:
44
---
55
# エージェント
66

7-
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。エージェントは、 instructions とツールで構成された大規模言語モデル LLM です。
7+
エージェントはアプリの中心となる構成要素です。エージェントは、大規模言語モデル ( LLM ) を instructions とツールで設定したものです。
88

99
## 基本設定
1010

11-
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。
11+
エージェントで最もよく設定するプロパティは以下のとおりです。
1212

13-
- `name`: エージェントを識別する必須の文字列
14-
- `instructions`: developer メッセージ、または system prompt とも呼ばれます
15-
- `model`: 使用する LLM と、temperature や top_p などのモデルチューニングパラメーターを指定するオプションの `model_settings`
16-
- `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
13+
- `name` : エージェントを識別する必須の文字列です。
14+
- `instructions` : developer メッセージまたは system prompt とも呼ばれます。
15+
- `model` : 使用する LLM を指定します。また、`temperature` 、`top_p` などのモデル調整パラメーターを設定する `model_settings` をオプションで指定できます。
16+
- `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。
1717

1818
```python
1919
from agents import Agent, ModelSettings, function_tool
@@ -33,7 +33,7 @@ agent = Agent(
3333

3434
## コンテキスト
3535

36-
エージェントは `context` 型に対してジェネリックです。 context は依存性インジェクション用のツールで、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、エージェント実行時の依存関係と状態の入れ物として機能します。 context には任意の Python オブジェクトを指定できます。
36+
エージェントは `context` 型についてジェネリックです。コンテキストは依存性注入用のツールで、`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、実行中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渡せます。
3737

3838
```python
3939
@dataclass
@@ -51,7 +51,7 @@ agent = Agent[UserContext](
5151

5252
## 出力タイプ
5353

54-
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します。一般的な選択肢は [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) オブジェクトですが、 Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップできる型 (dataclass、list、TypedDict など) であればサポートされます。
54+
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。特定の型で出力を受け取りたい場合は、`output_type` パラメーターを使用します。よく使われるのは Pydantic オブジェクトですが、Pydantic TypeAdapter でラップできる型であれば何でも対応しています。たとえば dataclasses 、lists 、TypedDict などです。
5555

5656
```python
5757
from pydantic import BaseModel
@@ -72,11 +72,11 @@ agent = Agent(
7272

7373
!!! note
7474

75-
`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。
75+
`output_type` を渡すと、モデルに通常のプレーンテキストではなく structured outputs を使用するよう指示します。
7676

7777
## ハンドオフ
7878

79-
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。ハンドオフのリストを渡すことで、エージェントは関連がある場合にそれらへ委任を選択できます。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オーケストレーションできる強力なパターンです。詳しくは [ハンドオフ](handoffs.md) のドキュメントをご覧ください。
79+
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処理を委任できます。これは、単一のタスクに特化したモジュール化された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) ドキュメントを参照してください。
8080

8181
```python
8282
from agents import Agent
@@ -97,7 +97,7 @@ triage_agent = Agent(
9797

9898
## 動的 instructions
9999

100-
多くの場合、エージェント作成時に instructions を指定できますが、関数を介して動的に instructions を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` 関数の両方を受け付けます。
100+
ほとんどの場合、エージェント作成時に instructions を指定できます。ただし、関数を通じて動的 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。同期関数と `async` 関数の両方が使用可能です。
101101

102102
```python
103103
def dynamic_instructions(
@@ -112,17 +112,17 @@ agent = Agent[UserContext](
112112
)
113113
```
114114

115-
## ライフサイクル イベント (hooks)
115+
## ライフサイクルイベント (hooks)
116116

117-
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、関心のあるメソッドをオーバーライドしてください。
117+
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したい場合です。`hooks` プロパティを使用し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、興味のあるメソッドをオーバーライドしてください。
118118

119119
## ガードレール
120120

121-
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に対する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チェックすることが可能です。詳しくは [ガードレール](guardrails.md) のドキュメントをご覧ください。
121+
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に対して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フィルタリ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。
122122

123-
## エージェントのクローン / コピー
123+
## エージェントのクローン/コピー
124124

125-
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。
125+
`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。
126126

127127
```python
128128
pirate_agent = Agent(
@@ -139,15 +139,15 @@ robot_agent = pirate_agent.clone(
139139

140140
## ツール使用の強制
141141

142-
ツールのリストを渡しても、 LLM が必ず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。有効な値は次のとおりです。
142+
ツールのリストを渡しても、 LLM が必ず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の使用を強制できます。有効な値は次のとおりです。
143143

144-
1. `auto` : LLM がツールを使用するかどうかを判断します。
145-
2. `required` : LLM にツール使用を必須にします (どのツールを使うかはインテリジェントに選択)。
146-
3. `none` : LLM にツールを使用しないことを要求します。
147-
4. 具体的な文字列 (例: `my_tool`) を指定すると、その特定のツールを LLM に使用させます。
144+
1. `auto` : LLM がツールを使用するかどうかを判断します。
145+
2. `required` : LLM にツール使用を必須とします（どのツールを使うかは LLM が判断します）。
146+
3. `none` : LLM にツールを使用しないよう要求します。
147+
4. 具体的な文字列を指定する（`my_tool` など）: LLM にそのツールを必ず使用させます。
148148

149149
!!! note
150150

151-
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。無限ループの原因は、ツールの結果が LLM に送信され、その結果 `tool_choice` により再度ツール呼び出しが生成される、という循環にあります。
151+
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。無限ループとは、ツールの結果が LLM に送られ、その後 `tool_choice` により再び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ことを指します。
152152

153-
ツール呼び出し後に (auto モードで続行せず) 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応答として使用し、追加の LLM 処理を行いません。
153+
ツール呼び出し後に auto モードで続行せず、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。ツール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。

‎docs/ja/config.md‎

Lines changed: 12 additions & 12 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -6,15 +6,15 @@ search:
66

77
## API キーとクライアント
88

9-
既定では、 SDK はインポート時に LLM リクエストおよびトレーシング用の `OPENAI_API_KEY` 環境変数を参照します。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] 関数を使用してキーを設定できます。
9+
デフォルトでは、SDK はインポート直後に 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] 関数を使用してキーを設定できます。
1010

1111
```python
1212
from agents import set_default_openai_key
1313

1414
set_default_openai_key("sk-...")
1515
```
1616

17-
別の方法として、使用する OpenAI クライアントを構成することもできます。既定では、 SDK は `AsyncOpenAI` インスタンスを作成し、前述の環境変数またはデフォルトキーを使用します。 [set_default_openai_client()][agents.set_default_openai_client] 関数を使ってこれを変更できます。
17+
あるいは、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 は環境変数または前述のデフォルトキーを用いて `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。
1818

1919
```python
2020
from openai import AsyncOpenAI
@@ -24,7 +24,7 @@ custom_client = AsyncOpenAI(base_url="...", api_key="...")
2424
set_default_openai_client(custom_client)
2525
```
2626

27-
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。既定では OpenAI Responses API が使用されます。 [set_default_openai_api()][agents.set_default_openai_api] 関数を使用することで、 Chat Completions API へ切り替えられます。
27+
最後に、利用する 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 に切り替えられます。
2828

2929
```python
3030
from agents import set_default_openai_api
@@ -34,15 +34,15 @@ set_default_openai_api("chat_completions")
3434

3535
## トレーシング
3636

37-
トレーシングは既定で有効になっています。上記で説明した 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。トレーシングに使用する API キーを個別に設定したい場合は、 [`set_tracing_export_api_key`][agents.set_tracing_export_api_key] 関数を利用してください。
37+
トレーシングはデフォルトで有効になっています。使用される OpenAI API キーは前述の方法（環境変数または設定したデフォルトキー）と同じです。トレーシングで使用する API キーを個別に設定する場合は、[`set_tracing_export_api_key`][agents.set_tracing_export_api_key] 関数を利用してください。
3838

3939
```python
4040
from agents import set_tracing_export_api_key
4141

4242
set_tracing_export_api_key("sk-...")
4343
```
4444

45-
トレーシングを完全に無効化したい場合は、 [`set_tracing_disabled()`][agents.set_tracing_disabled] 関数を使用します。
45+
トレーシングを完全に無効化したい場合は、[`set_tracing_disabled()`][agents.set_tracing_disabled] 関数を使用します。
4646

4747
```python
4848
from agents import set_tracing_disabled
@@ -52,17 +52,17 @@ set_tracing_disabled(True)
5252

5353
## デバッグログ
5454

55-
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。既定では、警告とエラーは `stdout` に出力されますが、それ以外のログは抑制されます。
55+
SDK にはハンドラーが設定されていない 2 つの Python ロガーがあります。デフォルトでは、警告とエラーは `stdout` に出力されますが、それ以外のログは抑制されます。
5656

57-
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。
57+
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。
5858

5959
```python
6060
from agents import enable_verbose_stdout_logging
6161

6262
enable_verbose_stdout_logging()
6363
```
6464

65-
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することも可能です。詳細は [Python logging ガイド](https://docs.python.org/3/howto/logging.html) を参照してください。
65+
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) を参照してください。
6666

6767
```python
6868
import logging
@@ -81,17 +81,17 @@ logger.setLevel(logging.WARNING)
8181
logger.addHandler(logging.StreamHandler())
8282
```
8383

84-
### ログ内の機微データ
84+
### ログに含まれる機密データ
8585

86-
一部のログには (ユーザーデータなどの) 機微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出力したくない場合は、次の環境変数を設定してください。
86+
一部のログには機密データ（たとえばユーザーデータ）が含まれる場合があります。これらのデータのログ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。
8787

88-
LLM の入力および出力のログを無効化する:
88+
LLM の入力と出力のロギングを無効にする:
8989

9090
```bash
9191
export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_MODEL_DATA=1
9292
```
9393

94-
ツールの入力および出力のログを無効化する:
94+
ツールの入力と出力のロギングを無効にする:
9595

9696
```bash
9797
export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_TOOL_DATA=1

0 commit comments

Comments
 (0)