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Author: github-actions[bot]

docs/ja/agents.md

@@ -4,15 +4,15 @@ 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構成要素です。エージェントは、 instructions と tools 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 tools 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ための必須の文字列です。
-- `instructions`: developer message（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  と、temperature、top_p などのモデルチューニング用の任意の `model_settings`。
+- `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 としても知られています。
+- `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使用できるツールです。
 
 ```python
@@ -33,7 +33,7 @@ agent = Agent(
 
 ## コンテキスト
 
-エージェントは `context` 型に対して汎用的です。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、エージェントの実行における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  オブジェクトを指定できます。
+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 オブジェクトを指定できます。
 
 ```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/) でラップできるあらゆる型（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（つまり `str`）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します。一般的な選択肢は [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) オブジェクトを使うことですが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップ可能な任意の型（dataclasses、lists、TypedDict など）をサポートします。
 
 ```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ではなく、 [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使用します。
+ `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。
 
 ## 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指定すると、必要に応じてエージェントがそれらに委譲できます。これは、単一のタスクに特化して優れた能力を発揮するモジュール型の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。詳細は [ハンドオフ](handoffs.md) の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があればそれらに委譲できます。これは、単一のタスクに特化して優れ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でき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
@@ -98,7 +98,7 @@ 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 を提供することも可能です。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` 関数のどちらも使用できます。
+多くの場合、エージェントを作成するときに instructions を指定しますが、関数を介して動的な 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` 関数の両方が利用できます。
 
 ```python
 def dynamic_instructions(
@@ -115,15 +115,15 @@ agent = Agent[UserContext](
 
 ## ライフサイクルイベント（フック）
 
-ときには、エージェントのライフサイクルを観測したいことがあります。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。
+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、関心のあるメソッドをオーバーライドします。
 
 ## 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／バリデーションを行い、さらにエージェントの出力が生成された後にもチェックを実施できます。たとえば、ユーザーの入力や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 [ガードレール](guardrails.md) の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に対するチェック/検証を実行し、エージェントの出力が生成された後にも同様の処理を行えます。たとえば、ユーザーの入力とエージェントの出力について関連性をスクリーニングできます。詳しくは [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
+## エージェントの複製/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。
+エージェントで `clone()` メソッドを使用すると、エージェントを複製し、必要に応じて任意のプロパティを変更できます。
 
 ```python
 pirate_agent = Agent(
@@ -140,12 +140,12 @@ 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、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。有効な値は次のとおりです。
 
-1. `auto`: ツールを使用するかどうかを  LLM  に委ねます。
-2. `required`:  LLM  にツールの使用を必須にします（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. 具体的な文字列（例: `my_tool`）を設定し、その特定のツールを LLM  に使用させます。
+1. `auto`: ツールを使用するかどうかを LLM に任せます。
+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インテリジェントに判断します）。
+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`）を設定し、その特定のツールを使用することを LLM に要求します。
 
 ```python
 from agents import Agent, Runner, function_tool, ModelSettings
@@ -163,11 +163,11 @@ agent = Agent(
 )
 ```
 
-## ツール使用の動作
+## ツール使用時の挙動
 
-`Agent` 構成の `tool_use_behavior` パラメーターは、ツールの出力の扱い方を制御します。
-- `"run_llm_again"`: 既定。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"`: 最初のツール呼び出しの出力を、追加の LLM  処理なしでそのまま最終応答として使用します。
+`Agent` の設定にある `tool_use_behavior` パラメーターは、ツールの出力をどのように扱うかを制御します。
+- `"run_llm_again"`: デフォルト。ツールを実行し、その結果を LLM が処理して最終的な応答を生成します。
+- `"stop_on_first_tool"`: 最初のツール呼び出しの出力を、以降の LLM 処理なしで最終応答として使用します。
 
 ```python
 from agents import Agent, Runner, function_tool, ModelSettings
@@ -207,7 +207,7 @@ agent = Agent(
  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  を続行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 を続行するかを判断するカスタム関数です。
 
 ```python
 from agents import Agent, Runner, function_tool, FunctionToolResult, RunContextWrapper
@@ -245,4 +245,4 @@ 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。無限ループは、ツール結果が  LLM  に送られ、`tool_choice` により  LLM  が再びツール呼び出しを生成し続けてしまうことに起因します。
+ 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。無限ループは、ツール結果が LLM に送られ、`tool_choice` により LLM が再度ツールを呼び出し、延々と続くことが原因です。

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] 関数を使用してキーを設定できます。
+既定では、SDK はインポートされるとすぐに、LLM リクエストおよびトレーシング用の `OPENAI_API_KEY` 環境変数を探します。アプリの開始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 クライアントを構成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 クライアントを設定することもできます。既定では、SDK は環境変数または上で設定した既定キーから API キーを用いて `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。
 
 ```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] 関数を使用して上書きし、Chat Completions API を使うようにできます。
+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。既定では OpenAI Responses API を使用します。これを上書きして Chat Completions API を使うには、[set_default_openai_api()][agents.set_default_openai_api] 関数を使用します。
 
 ```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。デフォルトでは、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。
+トレーシングは既定で有効です。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既定キー）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] 関数を使用すると、トレーシングを完全に無効化できます。
 
 ```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 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、その他のログは抑制されることを意味します。
+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。既定では、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。
 
-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。
+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。
 
 ```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 ガイド](https://docs.python.org/3/howto/logging.html)をご覧ください。
+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。
 
 ```python
 import logging
@@ -83,15 +83,15 @@ logger.addHandler(logging.StreamHandler())
 
 ### ログ内の機微情報
 
-特定のログには機微なデータ（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てください。
+一部のログには機微情報（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ます。
 
 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化するには:
+ツールの入出力のロギングを無効化するには:
 
 ```bash
 export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_TOOL_DATA=1