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Co-authored-by: github-actions[bot] <github-actions[bot]@users.noreply.github.com>

Author: github-actions[bot]

docs/ja/agents.md

@@ -4,23 +4,23 @@ 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必須の文字列。
--   `instructions`: developer message または system prompt としても知られます。
--   `model`: 使用する LLM、および 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達成のために使用できるツール。
+-   `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。
 
 ```python
 from agents import Agent, ModelSettings, function_tool
 
 @function_tool
 def get_weather(city: str) -> str:
-     """returns weather info for the specified city."""
+    """returns weather info for the specified city."""
     return f"The weather in {city} is sunny"
 
 agent = Agent(
@@ -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、エージェントの実行に必要な依存関係と状態をまとめて保持します。コンテキストとしては任意の Python オブジェクトを提供できます。
+エージェントはその `context` 型に対して汎用です。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。
 
 ```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`）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。一般的な選択は [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) オブジェクトの使用ですが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップできる任意の型（dataclasses、list、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`）の出力を生成します。エージェントに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。一般的な選択肢は [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) オブジェクトの使用ですが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップできる任意の型（dataclasses、リスト、TypedDict など）をサポートしています。
 
 ```python
 from pydantic import BaseModel
@@ -73,11 +73,11 @@ agent = Agent(
 
 !!! note
 
-    `output_type` を渡すと、通常のプレーンテキスト応答ではなく、モデルに [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、モデルに通常のプレーンテキスト応答の代わりに [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使用するよう指示します。
 
 ## 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任できます。これは、単一のタスクに特化して優れた、モジュール式で専門特化し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) ドキュメントをご覧ください。
+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性がある場合に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、モジュール式の専門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 [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
@@ -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、関数経由で動的な 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` 関数のどちらも利用できます。
+多くの場合、エージェント作成時に instructions を提供できます。ただし、関数を介して動的な 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` 関数の両方が受け付けられます。
 
 ```python
 def dynamic_instructions(
@@ -113,17 +113,17 @@ agent = Agent[UserContext](
 )
 ```
 
-## ライフサイクルイベント（hooks）
+## 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、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察したくなることがあります。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場合です。`hooks` プロパティを使うと、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/検証を行い、またエージェントの出力が生成された後にもチェックを行えます。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 [guardrails](guardrails.md) ドキュメントをご覧ください。
+ガードレールでは、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/検証を行い、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/検証を実行できます。たとえば、ユーザー入力や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) の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 `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、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
 
-ツールのリストを提供しても、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`: ツールを使用するかどうかを LLM に任せます。
-2. `required`: 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選べます）。
-3. `none`: ツールを使用「しない」ことを必須にします。
-4. 具体的な文字列（例: `my_tool`）を設定すると、その特定のツールの使用を必須にします。
+1. `auto`: LLM がツールを使用するかどうかを決定します。
+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 LLM に使用させます。
 
 ```python
 from agents import Agent, Runner, function_tool, ModelSettings
@@ -165,9 +165,9 @@ agent = Agent(
 
 ## 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、ツール出力の扱いを制御します。
+`Agent` 設定の `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、その後の 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、追加の 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
@@ -185,7 +185,7 @@ 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
 from agents.agent import StopAtTools
@@ -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 継続かを判断するカスタム関数。
+- `ToolsToFinalOutputFunction`: ツール結果を処理し、停止するか LLM 続行かを判断するカスタム関数。
 
 ```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 が再度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 が再度ツール呼び出しを生成し続けてしまうために発生します。

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、この 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。
+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、この SDK は環境変数または上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。
 
 ```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、Chat Completions API を使うように上書きできます。
+最後に、使用する OpenAI API をカスタマイズすることも可能です。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。
+トレーシングはデフォルトで有効です。デフォルトでは上記の OpenAI API キー（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 を完全に無効にすることもできます。
+また、[`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)
 ```
 
-## デバッグロギング
+## デバッグ ロギング
 
-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、それ以外のログは抑制されることを意味します。
+この 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。
 
 ```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することもできます。詳しくは [Python ロギングガイド](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できます。詳細は [Python logging guide](https://docs.python.org/3/howto/logging.html) を参照してください。
 
 ```python
 import logging
@@ -81,17 +81,17 @@ logger.setLevel(logging.WARNING)
 logger.addHandler(logging.StreamHandler())
 ```
 
-### ログ内の機微データ
+### ログ内の機密データ
 
-一部のログには機微データ（たとえば ユーザー データ）が含まれる場合があります。これらのデータがログに記録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。このデータの記録を無効化したい場合は、次の環境変数を設定してください。
 
-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