Trans Agent 模块化翻译助手

Trans Agent 是我在网易图灵计划实习期间主导开发的工业级智能翻译助手。它不仅仅是一个翻译工具，更是一个基于模块化编排的复杂 Agent 系统，旨在实现“翻译是入口，不是终点”的产品愿景。

项目核心：Router-Execution 架构

Trans Agent 采用了先进的两阶段并行架构，解决了传统大模型翻译在面对专业词汇、背景知识或复杂语法时的局限性。

1. 翻译与规划并行 (Parallel Planning)

系统接收到输入后，两个核心 Agent 同时启动：

• Translation Agent：负责即时生成高质量的基础译文。
• Module Planner Agent：充当“大脑”，从预定义的模块注册表中动态选择 0~N 个增强模块（如语法分析、事实搜索、文化背景等）。

2. 执行与组装 (Execution & Assembly)

• Module Execution Runner：并行执行选中的模块。
• Response Assembler：将主译文与各模块产生的“智能卡片”进行精美组装，呈现给用户。

核心技术亮点

• 失败隔离机制 (Fault Isolation)：单个增强模块（如 Web 搜索）的超时或失败不会阻塞主翻译流程，确保了系统的工业级稳定性。
• 两阶段事实校验 (Factual Context)：通过 RAG 增强，自动检索专有名词的实时定义，并附带来源块（Source Blocks），有效消除 AI 幻觉。
• 自进化引擎：系统会自动记录未命中的请求日志，通过离线聚类分析不断迭代新的 Skill 模块。
• 确定性过滤：采用专门的 ModuleResolver 逻辑，确保输出内容的高度确定性与相关性。

工程化实践

• 后端架构：采用 Node.js 实现的“零依赖”后端，具备极速启动和高并发处理能力。
• 评测体系：建立了 120+ 条语义评测基线，支持 Full/Metadata/Off 三档 Trace 追踪，实现全链路可观测。
• 安全保障：集成 PBKDF2 与 AES-GCM 加密体系，严格保障用户会话隐私。

该项目展示了从简单的 Prompt Engineering 向成熟工程化 Agent 架构演进的思考过程。