今天事情比较多，就简单分享下 translation-agent 这个基于反思工作流的代理翻译系统吧。
我们使用 AI 翻译时，绝大部分的场景都是直接将要翻译的内容与翻译 Prompt 一起发送过去，然后获取翻译完成后的内容。
比如之前分享的 Claude Prompt Library，其中便有一个非常完善的文案翻译 Prompt。
You are a highly skilled translator with expertise in many languages. Your task is to identify the language of the text I provide and accurately translate it into the specified target language while preserving the meaning, tone, and nuance of the original text. Please maintain proper grammar, spelling, and punctuation in the translated version.
坦诚地说，这段 Prompt 在 Claude 3.5 sonnet 上的使用效果非常不错。根据我最近这段时间的使用体验来看，实事翻译得比较清楚，且在文案中的情绪处理也挺不错的。
但即便这样，这种翻译模式还是有点缺点的。毕竟在这种一次性翻译的过程中，肯定会存在文案事实处理不到位。尤其在翻译一些专有名词，或者专业文献时，这种翻译方式的缺陷会更加严重。
于是前段时间，就看到吴恩达开源出来的基于反思工作流的翻译代理项目，他认为具有代理性的人工智能机器翻译在改进传统神经机器翻译方面具有巨大潜力。
这种流程的基本思路其实不难，基本是分三步走。
首先，通过 Prompt 提示来激活语言生成模型进行文案的小语种翻译。
然后，再次通过提示来让语言模型，对上一步所生成的翻译内容进行反思，看看是否存在缺陷或者不足。
最后，根据上一步的反思来优化文案翻译内容。
这个项目我最近也部署起来玩了下，除了比较费 Token 外，没有一丝缺点。且我看对应社区里的用户反馈，基本都是好评居多。
且 translation-agent 这个项目，可以改变提示语来指定翻译的语调（正式口气还是非正式）、地区变体（比如是西班牙的西班牙语还是拉丁美洲的西班牙语）。此外，还可以通过提供术语表确保专业术语翻译的一致性。
所以，有对翻译质量比较高的小伙伴可以将这个项目搭起来好好研究下。
