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62 changes: 31 additions & 31 deletions docs/ja/agents.md
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Expand Up @@ -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。
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、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
## 基本構成

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 message または system prompt とも呼ばれます。
- `model`: どの LLM を使うか、また `model_settings` で 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を達成するために使用できるツールです。
- `instructions`: developer メッセージまたは system prompt とも呼ばれます。
- `model`: どの LLM を使用するかを指定し、任意で `model_settings` により temperature、top_p などのモデル調整パラメーターを設定します。
- `tools`: エージェントがタスクの達成に使用できるツールです。

```python
from agents import Agent, ModelSettings, function_tool
Expand All @@ -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をまとめて持つ入れ物として機能します。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。
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や状態の寄せ集めとして機能します。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
Expand All @@ -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（つまり `str`）の出力を生成します。特定のタイプの出力を生成したい場合は、`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（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`）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/) でラップできるあらゆる型（dataclasses、リスト、TypedDict など）をサポートします。

```python
from pydantic import BaseModel
Expand All @@ -77,16 +77,16 @@ agent = Agent(

## 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、汎用的に適用できるパターンとしてよく見られるのは次の 2 つです。
マルチエージェント システムを設計する方法は数多くありますが、一般的に幅広く適用できる 2 つのパターンがよく見られます。

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: ピアのエージェントが制御を特化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。
1. マネージャー（エージェントをツールとして）: 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専門のサブエージェントを呼び出し、会話の制御を維持します。
2. ハンドオフ: 対等なエージェントが、会話を引き継ぐ専門エージェントに制御を引き渡します。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) を参照してください。
詳細は、[実践的なエージェント構築ガイド](https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf)をご覧ください。

### マネージャー（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）

`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特化サブエージェントを呼び出します。詳しくは [tools](tools.md#agents-as-tools) の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とのやり取りを担当し、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) のドキュメントを参照してください。

```python
from agents import Agent
Expand Down Expand Up @@ -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。詳しくは [handoffs](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て優れた成果を出す、モジュール式の専門エージェントが可能になります。詳細は [ハンドオフ](handoffs.md) のドキュメントをご覧ください。

```python
from agents import Agent
Expand All @@ -136,7 +136,7 @@ triage_agent = Agent(

## 動的 instructions

多くの場合、エージェントの作成時に 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。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` 関数の両方が使用できます。
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。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(
Expand All @@ -153,15 +153,15 @@ 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することです。`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。
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。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することが考えられます。`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。

## 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/検証を実行し、エージェントの出力が生成された後にもチェック/検証を実行できます。たとえば、 ユーザー の入力とエージェントの出力を関連性でスクリーニングできます。詳しくは [guardrails](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/バリデーションを実行し、エージェントの出力が生成された時点でもチェックできます。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 [ガードレール](guardrails.md) のドキュメントをご覧ください。

## エージェントの複製/コピー
## エージェントのクローン/コピー作成

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。
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、任意でプロパティを変更できます。

```python
pirate_agent = Agent(
Expand All @@ -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、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。有効な値は次のとおりです。
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。

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 にツールの使用を必須にします（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（_not_）ことを必須にします。
4. 具体的な文字列（例: `my_tool`）を設定し、その特定のツールの使用を LLM に必須にします。
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`）を設定すると、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
Expand All @@ -201,12 +201,12 @@ agent = Agent(
)
```

## ツール使用の動作
## ツール使用の挙動

`Agent` の `tool_use_behavior` パラメーターは、ツール出力の扱いを制御します。
`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最終応答として使用し、以降の LLM 処理は行いません。
- `"run_llm_again"`: デフォルト。ツールが実行され、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、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
Expand All @@ -224,7 +224,7 @@ agent = Agent(
)
```

- `StopAtTools(stop_at_tool_names=[...])`: 指定したツールのいずれかが呼び出された場合に停止し、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
Expand All @@ -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 を続行するかを決定するカスタム関数です。

```python
from agents import Agent, Runner, function_tool, FunctionToolResult, RunContextWrapper
Expand Down Expand Up @@ -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自動的に `tool_choice` を "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 が再びツール呼び出しを生成し続けることで発生します。
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、`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。
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