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docs/ja/agents.md

@@ -4,16 +4,16 @@ search:
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 # エージェント
 
-エージェント はアプリのコアとなるビルディングブロックです。エージェント は大規模言語モデル（ LLM ）で、 instructions とツールで構成します。
+エージェントはアプリの中核となる構成要素です。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。
 
-## 基本構成
+## 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。
+最も一般的に設定するエージェントの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。
+-   `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達成のために使用できるツールです。
 
 ```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 の実行に必要な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 オブジェクトを提供できます。
+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、エージェントの実行における依存関係と状態の詰め合わせとして機能します。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
 
-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/) オブジェクトを使いますが、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。
+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/) オブジェクトを使うことですが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップできる任意の型をサポートします—dataclasses、list、TypedDict など。
 
 ```python
 from pydantic import BaseModel
@@ -73,20 +73,20 @@ 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) を使用するようになります。
+    `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 システムの設計パターン
 
-マルチ エージェント システムの設計方法は多数ありますが、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 システムを設計する方法は多岐にわたりますが、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、専用のサブ 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、会話を引き継ぐ特化型エージェント にハンドオフします。こちらは分散型です。
+1. マネージャー（ツールとしてのエージェント）: 中央のマネージャー/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間で、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。
 
-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。
+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。
 
-### マネージャー（エージェント をツールとして使用）
+### マネージャー（ツールとしてのエージェント）
 
-`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専用のサブ エージェント を呼び出します。詳しくは [ツール](tools.md#agents-as-tools) ドキュメントをご覧ください。
+`customer_facing_agent` はすべてのユーザー対応を行い、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。詳しくは [ツール](tools.md#agents-as-tools) のドキュメントを参照してください。
 
 ```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 が委譲できるサブ エージェント です。ハンドオフ が発生すると、委譲先のエージェント 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、単一のタスクに特化して優れた性能を発揮する、モジュール式のエージェント を実現できます。詳しくは [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、単一のタスクに秀でたモジュール型・特化型エージェントが可能になります。詳しくは [ハンドオフ](handoffs.md) のドキュメントを参照してください。
 
 ```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 を作成する際に instructions を指定します。ただし、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` 関数の両方を受け付けます。
+多くの場合、エージェント作成時に instructions を指定できますが、関数を介して動的な 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。通常の関数と `async` 関数のどちらも使用できます。
 
 ```python
 def dynamic_instructions(
@@ -153,15 +153,15 @@ agent = Agent[UserContext](
 
 ## ライフサイクルイベント（フック）
 
-場合によっては、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。例えば、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する場合です。`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 override してください。
+場合によっては、エージェントのライフサイクルを観察したいことがあります。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 は、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/検証を行い、またエージェント の出力が生成された後にも実行できます。例えば、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。詳しくは [ガードレール](guardrails.md) ドキュメントをご覧ください。
+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/検証を行い、エージェントの出力が生成された後にもチェックを実行できます。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。詳しくは [ガードレール](guardrails.md) のドキュメントを参照してください。
 
 ## エージェントのクローン/コピー
 
-エージェント の `clone()` メソッドを使うと、エージェント を複製し、任意で好きな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。
 
 ```python
 pirate_agent = Agent(
@@ -178,12 +178,12 @@ 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、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。
+ツールのリストを渡しても、LLM が必ずツールを使うとは限りません。[`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。
 
-1. `auto`: LLM にツールを使用するかどうかの判断を任せます。
-2. `required`: LLM にツールの使用を要求します（ただし、どのツールかは賢く判断できます）。
-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`）を設定すると、LLM にその特定のツールを使用することを要求します。
+1. `auto`: LLM にツールを使うかどうかを判断させます。
+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できます）。
+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`）を設定すると、その特定のツールを LLM に使用させます。
 
 ```python
 from agents import Agent, Runner, function_tool, ModelSettings
@@ -201,12 +201,12 @@ agent = Agent(
 )
 ```
 
-## ツール使用時の挙動
+## 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。
+`Agent` の `tool_use_behavior` パラメーターは、ツール出力の扱いを制御します。
 
 - `"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最終応答として使用し、その後の LLM による処理は行いません。
+- `"stop_on_first_tool"`: 最初のツール呼び出しの出力を、その後の LLM 処理なしで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。
 
 ```python
 from agents import Agent, Runner, function_tool
@@ -248,7 +248,7 @@ agent = Agent(
 )
 ```
 
-- `ToolsToFinalOutputFunction`: ツール結果を処理し、停止するか LLM を継続するかを決定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
@@ -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] で構成できます。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で起こります。
+    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` のために LLM が再びツール呼び出しを生成し続けることによって発生します。