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Co-authored-by: Kazuhiro Sera <seratch@openai.com>

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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。
+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
 
 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。
-- `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構成する任意の `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。
+- `instructions`: developer message または system prompt とも呼ばれます。
+- `model`: 使用する LLM と、`model_settings` による temperature、top_p などのモデル調整パラメーターの任意設定。
+- `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、ハンドオフなどに渡され、エージェント実行のための依存関係と状態の詰め合わせとして機能します。コンテキストには任意の Python オブジェクトを渡せます。
+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、ツール、ハンドオフなどに渡され、エージェント実行のための依存関係と状態の詰め合わせとして機能します。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。
 
 ```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（`str`）の出力を生成します。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/) オブジェクトですが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) にラップできる任意の型（dataclasses、lists、TypedDict など）をサポートします。
+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。一般的には [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) オブジェクトを使用しますが、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
@@ -73,20 +73,20 @@ agent = Agent(
 
 !!! note
 
- `output_type` を渡すと、モデルに対して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します。
+ `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) を使用するよう指示されます。
 
-## 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多くの方法がありますが、一般的に広く適用できるパターンを 2 つ挙げます。
+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、広く適用できるパターンとして次の 2 つがよく見られます。
 
-1. マネージャ（ツールとしてのエージェント）: 中央のマネージャ/オーケストレーターが、ツールとして公開された特化型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: 対等なエージェントが、会話を引き継ぐ特化型エージェントに制御をハンドオフします。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、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: ピア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 [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) を参照してください。
+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（ツールとしてのエージェント）
+### 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とのやり取りを処理し、ツールとして公開された特化型サブエージェントを呼び出します。詳細は [tools](tools.md#agents-as-tools) ドキュメントを参照してください。
+`customer_facing_agent` はすべてのユーザー対応を処理し、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) ドキュメントをご覧ください。
 
 ```python
 from agents import Agent
@@ -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。このパターンにより、単一のタスクに優れたモジュール型の特化エージェントが可能になります。詳細は [handoffs](handoffs.md) ドキュメントを参照してください。
+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、単一タスクに特化したモジュール型のエージェントを実現できます。詳細は [ハンドオフ](handoffs.md) ドキュメントをご覧ください。
 
 ```python
 from agents import Agent
@@ -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、関数を介して動的に 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` 関数の両方が使用可能です。
+多くの場合、エージェント作成時に instructions を指定できますが、関数経由で動的に指定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` 関数の両方が利用できます。
 
 ```python
 def dynamic_instructions(
@@ -151,13 +151,13 @@ 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)
 
-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、イベントのログ記録や、特定のイベント発生時にデータを事前取得したい場合です。`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ます。
+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、イベントのログ記録や、特定のイベント発生時にデータを事前取得したい場合です。`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。
 
 ## 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 [guardrails](guardrails.md) ドキュメントを参照してください。
+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のチェック/バリデーションや、生成後のエージェント出力のチェック/バリデーションを実行できます。たとえば、ユーザー入力とエージェント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) ドキュメントをご覧ください。
 
 ## エージェントのクローン/コピー
 
@@ -178,12 +178,12 @@ robot_agent = pirate_agent.clone(
 
 ## ツール使用の強制
 
-ツールの一覧を指定しても、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。
+ツールのリストを提供しても、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。
 
 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 にツールの使用を要求します（ただし、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ように（ _not_ ）要求します。
-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要求します。
+2. `required`: LLM にツールの使用を要求します (どのツールを使うかは賢く判断します)。
+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: LLM にその特定のツールの使用を要求します。
 
 ```python
 from agents import Agent, Runner, function_tool, ModelSettings
@@ -201,12 +201,12 @@ agent = Agent(
 )
 ```
 
-## ツール使用の挙動
+## ツール使用の動作
 
 `Agent` の設定にある `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。
 
 - `"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。
+- `"stop_on_first_tool"`: 最初のツール呼び出しの出力を、その後の LLM 処理なしに最終応答として使用します。
 
 ```python
 from agents import Agent, Runner, function_tool, ModelSettings
@@ -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ら停止し、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時点で停止し、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
@@ -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` を自動で "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。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ために発生します。
+ 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が原因です。

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 のための `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 はインポートされた時点で、 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。アプリの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] 関数を使って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 キーを使用して `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 クライアントを構成することもできます。デフォルトでは、 SDK は `AsyncOpenAI` インスタンスを作成し、環境変数または上記で設定したデフォルトキーの API キーを使用します。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
@@ -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 を使用するには、[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] 関数を使用して、 Chat Completions API を使うように上書きできます。
 
 ```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です。既定では上記の 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、上記のセクションの OpenAI API キー（すなわち、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。
+[`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 ログ
+## デバッグログ
 
-SDK にはハンドラーが未設定の 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、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 2 つの Python ロガーがあります。デフォルトでは、これは警告とエラーが `stdout` に送られ、それ以外のログは抑制されることを意味します。
 
-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。
+詳細ログを有効にするには、 [`enable_verbose_stdout_logging()`][agents.enable_verbose_stdout_logging] 関数を使用します。
 
 ```python
 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 guide](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することもできます。詳しくは [Python logging ガイド](https://docs.python.org/3/howto/logging.html)をご覧ください。
 
 ```python
 import logging
@@ -81,17 +81,17 @@ logger.setLevel(logging.WARNING)
 logger.addHandler(logging.StreamHandler())
 ```
 
-### ログ内の機密データ
+### ログ内の機微なデータ
 
-特定のログには（例: ユーザー データ）機密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。
+一部のログには機微なデータ（例: ユーザーのデータ）が含まれる場合があります。これらのデータがログに出力されないようにするには、次の環境変数を設定します。
 
-LLM の入力と出力のロギングを無効にするには:
+LLM の入力と出力のロギングを無効化するには:
 
 ```bash
 export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_MODEL_DATA=1
 ```
 
-ツールの入力と出力のロギングを無効にするには:
+ツールの入力と出力のロギングを無効化するには:
 
 ```bash
 export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_TOOL_DATA=1