构建一个翻译助手Agent：提升翻译效率的实践

在上一篇文章中,我们讨论了如何构建一个测试助手Agent。今天,我想分享另一个实际项目:如何构建一个翻译助手Agent。这个项目源于我们一个出海团队的真实需求 - 提升翻译效率,保障翻译质量。

从翻译痛点说起

记得和产品团队讨论时的场景：

小王：我们要把产品文档翻译成多种语言,人工翻译太慢了
小李：是啊,而且专业术语的翻译要保持一致性
我：主要是哪些翻译场景？
小王：产品文档、技术文档、营销文案这些
我：这些场景很适合用AI Agent来协助

经过需求分析,我们确定了几个核心功能：

1. 智能翻译
2. 术语管理
3. 质量检查
4. 多语言协同

技术方案设计

首先是整体架构：

from typing import List, Dict, Any, Optional
from enum import Enum
from pydantic import BaseModel
import asyncio

class TranslateTask(Enum):
    TRANSLATE = "translate"
    TERM = "term"
    CHECK = "check"
    SYNC = "sync"

class TranslateContext(BaseModel):
    task_type: TranslateTask
    source_text: str
    source_lang: str
    target_lang: str
    domain: Optional[str]
    glossary: Optional[Dict[str, Dict[str, str]]]

class TranslateAssistant:
    def __init__(
        self,
        config: Dict[str, Any]
    ):
        # 1. 初始化翻译模型
        self.translate_model = TranslateLLM(
            model="gpt-4",
            temperature=0.3,
            context_length=8000
        )

        # 2. 初始化工具集
        self.tools = {
            "translator": Translator(),
            "terminator": TermManager(),
            "checker": QualityChecker(),
            "syncer": LanguageSyncer()
        }

        # 3. 初始化知识库
        self.knowledge_base = VectorStore(
            embeddings=TranslateEmbeddings(),
            collection="translate_knowledge"
        )

    async def process_task(
        self,
        context: TranslateContext
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 分析任务
        task_info = await self._analyze_task(
            context
        )

        # 2. 准备资源
        resources = await self._prepare_resources(
            context,
            task_info
        )

        # 3. 生成方案
        plan = await self._generate_plan(
            task_info,
            resources
        )

        # 4. 执行任务
        result = await self._execute_task(
            plan,
            context
        )

        return result

    async def _analyze_task(
        self,
        context: TranslateContext
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 识别文本类型
        text_t