吴恩达教授开源了一个专注于翻译的 AI Agent——translation-agent。

这个 translate-agent 主要以 AI 大模型为翻译引擎，再通过在工作流中增加一些针对性的建议和反思，辅以：

• 提示词设定输出风格

• 处理习语和特殊术语

• 指定语言使用或方言等

使之更易于翻译出比较符合当地语言的内容。

https://github.com/andrewyng/translation-agent

今天在 Dify 中通过可视化工作流的方式来重现一下这个 AI Agent～

Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。

由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排，并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间，使其可以专注在创新和业务需求上

Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产。以下是其核心功能列表：

1. 工作流: 在画布上构建和测试功能强大的 AI 工作流程，利用以下所有功能以及更多功能。

2. 全面的模型支持: 与数百种专有/开源 LLMs 以及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成，涵盖 GPT、Mistral、Llama3 以及任何与 OpenAI API 兼容的模型。

3. Prompt IDE: 用于制作提示、比较模型性能以及向基于聊天的应用程序添加其他功能（如文本转语音）的直观界面。

4. RAG Pipeline: 广泛的 RAG 功能，涵盖从文档摄入到检索的所有内容，支持从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本的开箱即用的支持。

5. Agent 智能体: 您可以基于 LLM 函数调用或 ReAct 定义 Agent，并为 Agent 添加预构建或自定义工具。Dify 为 AI Agent 提供了50多种内置工具，如谷歌搜索、DELL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha 等。

6. LLMOps: 随时间监视和分析应用程序日志和性能。您可以根据生产数据和标注持续改进提示、数据集和模型。

7. 后端即服务: 所有 Dify 的功能都带有相应的 API，因此您可以轻松地将 Dify 集成到自己的业务逻辑中。

为解决自然语言输入中用户意图识别的复杂性，Chatflow 提供了问题理解类节点。相对于 Workflow 增加了 Chatbot 特性的支持，如：对话历史（Memory）、标注回复、Answer 节点等。

为解决自动化和批处理情景中复杂业务逻辑，工作流提供了丰富的逻辑节点，如代码节点、IF/ELSE 节点、模板转换、迭代节点等，除此之外也将提供定时和事件触发的能力，方便构建自动化流程。

• 常见案例

• 客户服务：通过将 LLM 集成到您的客户服务系统中，您可以自动化回答常见问题，减轻支持团队的工作负担。 LLM 可以理解客户查询的上下文和意图，并实时生成有帮助且准确的回答。

• 内容生成：无论您需要创建博客文章、产品描述还是营销材料，LLM 都可以通过生成高质量内容来帮助您。只需提供一个大纲或主题，LLM将利用其广泛的知识库来制作引人入胜、信息丰富且结构良好的内容。

• 任务自动化：可以与各种任务管理系统集成，如 Trello、Slack、Lark、以自动化项目和任务管理。通过使用自然语言处理，LLM 可以理解和解释用户输入，创建任务，更新状态和分配优先级，无需手动干预。

• 数据分析和报告：可以用于分析大型数据集并生成报告或摘要。通过提供相关信息给 LLM，它可以识别趋势、模式和洞察力，将原始数据转化为可操作的智能。对于希望做出数据驱动决策的企业来说，这尤其有价值。

• 邮件自动化处理：LLM 可以用于起草电子邮件、社交媒体更新和其他形式的沟通。通过提供简要的大纲或关键要点，LLM 可以生成一个结构良好、连贯且与上下文相关的信息。这样可以节省大量时间，并确保您的回复清晰和专业。

最近幻方量化旗下深度求索（DeepSeek）宣布，DeepSeek-V3 大模型上线并同步开源：

模型参数与架构

• 参数数量

  拥有 671B 个参数。

• 架构特点

  采用 MoE 架构，其中包含 256 个专家，使用 sigmoid 路由的稀疏激活机制，在任何给定输入下，模型仅激活前 8 个专家。还推出了辅助无损负载平衡策略和多令牌预测（MTP）两项创新。

性能表现

• 基准测试成绩优异

  在多项主路测试集训中表现出色，超越了领先的开源模型，包括 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B，并与 Anthropic 和 OpenAI 的封闭模型 Claude-3.5-Sonnet、GPT-4O 的性能非常接近。在中文和数学基准测试中表现尤为突出，在 math-500 测试中，得分高于所有同类产品。

• 生成速度大幅提升

  生成吐字速度从 20TPS 大幅提高至 60TPS，相比 V2.5 模型实现了 3 倍的提升，能够带来更加流畅的使用体验。

  

训练情况

• 训练成本较低

  团队在大约 2788k H800 GPU 小时内完成了 DeepSeek-V3 的全部训练，假设每 GPU 小时的租赁价格为 2 美元，成本约为 557 万美元，远低于通常用于预训练大型语言模型的数亿美元。

• 训练技术优化

  使用了多种硬件和算法优化，包括 FP8 混合精度训练框架和用于流水线并行的 DualPipe 算法，以降低流程成本。

  

应用与服务

• 功能多样

  能理解和处理用户的自然语言查询，提供快速准确的回答，具备代码生成功能，可以帮助开发者快速生成代码片段，提高开发效率。

• API 和 Web 服务

  提供 API 和 Web 服务，方便用户在不同场景下集成和使用。模型 API 服务定价为每百万输入 tokens，每百万输出 tokens都有很高的性价比

使用Dify 工作流+deepseek大模型重现吴恩达的 Agent Workflow翻译， translate-agent 主要以 AI 大模型为翻译引擎，再通过在工作流中增加一些针对性的建议和反思，辅以提示词设定输出风格 处理习语和特殊术语 指定语言使用或方言等 使之更易于翻译出比较符合当地语言的内容。例如可以测试英文翻译成中文诗词，英语小说翻译成中文等等

实例测试：“You’ve seen it, right? The waters of the Yellow River, flowing down from the heavens, rushing to the sea, never returning.

翻译：君可见？黄河之水天上来，奔流入海，不复回。（效果不错！与原文很接近！）

测试 ：Just that,” said the fox. “To me, you are still nothing more than a little boy who is just like a hundred thousand other little boys. And I have no need of you. And you, on your part, have no need of me. To you, I am nothing more than a fox like a hundred thousand other foxes…”

翻译：“正是如此，”狐狸说，“对我来说，你不过是个小男孩，和其他数以万计的小男孩并无二致。你我彼此都不需要对方。对你来说，我不过是一只狐狸，和其他数以万计的狐狸并无区别……”

这句话出自安托万・德・圣 - 埃克苏佩里（Antoine de Saint - Exupéry）所著的《小王子》。《小王子》是一部充满哲理和诗意的童话小说。书中的主人公是来自 B - 612 星球的小王子，在他的星际旅行过程中，遇到了各种各样的人和事。这只狐狸是小王子在地球上遇到的角色之一。狐狸的这段话在书中有着深刻的意义，它向小王子讲述了 “驯化”（tame）的概念。

通过这段话，狐狸想让小王子明白，在没有建立起特殊联系之前，人与人（或人与动物）之间可能只是茫茫人海（或动物群）中普通的一员，彼此毫无关联。但一旦建立起 “驯化” 的关系，双方就会成为彼此独一无二的存在。这体现了书中对于友情、关系以及人与人之间相互需要的一种深刻思考。它也帮助小王子理解了爱的本质以及责任，这种理念贯穿了整个故事，推动着小王子对玫瑰以及其他事物的看法产生变化。

DIFY工作流总结：

• 开始节点：需要用户提供——目标语言、原始内容、原始语言、国家（可选）；

• LLM 节点：用来将用户输入的内容翻译为目标语言；

• 条件分支节点：判断用户是否有输入 country 的变量；

• LLM 节点-建议：如果没有 country 的变量，AI 大模型会根据翻译后的结果再给出一次优化建议；

• LLM 节点-根据输入的 country 进行建议：译文的最终风格和语气都会与目标语言所在的国家口语风格相符；

• 变量聚合器：上面两个 LLM 节点的输出最终都会聚合到这个节点上进行输出

• LLM 节点：根据建议，优化一次翻译内容

• 结束：最终输出到用户

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“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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