练习：翻译智能体的设计与实现#

请首先设计一个功能更完善的翻译智能体，然后使用LangGraph（或其他Agent框架）实现一个翻译智能体。

示例 StateGraph

流程图解释：

0. 预初始化（与术语模块并列新增组件）#

组件	作用
Strategy Planner	根据任务简报、目标受众、领域标签，输出推荐的翻译策略参数（Domestication ↔ Foreignization 0-1 权重、直译-意译阈值、敬语等级、文本功能等）
Style Adapter	保存品牌或作者既定风格指南（语域、读者级别、排版规范、用词偏好等），并在生成与修正环节注入提示
Cultural-QE	评估译文的文化恰当度与可读性，可基于 BLEURT、COMET + 规则（如借词过多／不够本土化等）

ReAct 流程（升级版）#

仍遵循 Thought → Action → Observation 循环，但 Thought 阶段拆分为 T0（任务理解） 与 T1（句级推理），中间插入 Strategy Planner。

T0 — 任务理解 & 策略规划#

提取翻译简报
- 来源：用户显式说明或默认配置
- 关键字段：目标语言/地区、读者画像、用途（学术/营销/法律…）、品牌风格

调用 Strategy Planner

params = planner.decide(
    audience="技术从业者",
    domain="软件文档",
    prefer="准确优先",
    brand_tone="neutral"
)
# 返回示例
{
  "domestication": 0.3,   # 越低 → 趋向异化
  "literal_weight": 0.8,   # 句法保留度
  "formality": "neutral",
  "preserve_ids": true
}

更新 Memory：记录本次策略，以便后续同域调用保持一致。

T1 — 源文本局部推理#

语言检测、术语检索、句型复杂度分析

附加决策：

if params.domestication < 0.5:
    strategic_note = "保留源文化元素并注释"
else:
    strategic_note = "用本地类似概念替换"

A1 — 翻译执行（携带双重提示）#

{
  "tool": "NMT_API",
  "payload": {
    "text": "...",
    "glossary": {...},
    "system_prompt": [
      "You are a professional translator.",
      "DomesticationWeight=0.3",          // 异化偏高
      "LiteralWeight=0.8",
      "Formality=neutral",
      "StrategicNote=保留源文化元素并通过圆括号短注释",
      "StyleGuide: ①简洁句 ②技术术语准确 ③避免口语化"
    ]
  }
}

实现细节：在 LangGraph / LangChain 中可用 prompt_template.format(**params) 注入。

O1 — 质量与策略验证#

术语一致性（如前）
Cultural-QE
- 指标：读者易读性、外来语密度、文化实用度
- 输出：cultural_flags: [“过度本土化 - 缺少源文化说明”]
Style Check：对照 Style Adapter 检查格式、语域

若出现术语或文化冲突 → 进入 A2 自我修正。

A2 — 策略驱动的自我修正#

文化偏差
- 若过度本土化：恢复外来专名，并添加释义
- 若过度异化：选用本地对应概念，保留原词拼写作括注
文体不符
- 调低／调高句子简洁度，或替换敬语
术语违例
- 按上一版流程回滚修正

T2 — 终审#

集合 QE score、glossary_violations、cultural_flags
若全部 < 阈值 → Pass
否则 requires_human_review: true

Final Answer — 回复用户#

（若策略有显式说明需求，可在回复顶部简要标注）

### 翻译（技术语准确 + 略偏异化）
...
> 译者说明：为保留原文文化元素，专有名词沿用英文并在首次出现时括注中文释义。

后台同时：

Memory 更新策略使用次数 → 用于长期个性化
日志记录策略 → 可做 RLHF / DPO

在实际 Agent 中落地的关键点#

维度	做法
个性化策略偏好	在 Memory 中维护 `preferred_domestication_weight`，下次默认调用
动态调节	若用户后来要求「地道本地化」，即时修改 `params.domestication = 0.9` 并保存
多语种	Strategy Planner 针对不同目标语种设定默认权重（例如日语技术文档常保留英文专名）
评估指标积累	Cultural-QE 打分和用户反馈可反哺，微调 LoRA 获得更稳的风格控件

这样，Translation Agent 就形成了一个 术语一致性 + 翻译策略可控 + 文化／文体自评 + 多轮修正 的完整闭环，可满足从技术文档到文学内容等多样化场景的生产需求。

练习：翻译智能体的设计与实现

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