RE:CZ

Agent翻译任务表现分析及改进方案

人工智能软件工程

👤 AI开发者、自然语言处理研究人员、对Agent和LLM技术感兴趣的技术人员
本文分析了Agent在翻译任务中表现不如one-shot LLM的原因，包括Token使用量高、翻译质量下降、YAML Frontmatter格式错误等问题。作者认为Agent的设计更适合多步推理和决策任务，其上下文管理策略导致无法充分利用信息进行翻译。文中还提到小语种翻译时Agent可能出现死循环现象。针对这些问题，作者提出了两种改进方案：使用Agents/Sub-Agents框架分解翻译任务，或使用Skill组装Low-level one-shot LLM API。作者更倾向于第一种方案，并讨论了OpenCode对复杂Agent调用的支持度。最后，文章回顾了CZON 0.5.0至0.5.2版本的更新日志，包括集成OpenCode、修复网络问题和回滚Agent翻译功能。
  • ✨ Agent在翻译任务中表现不如one-shot LLM
  • ✨ Agent使用的Token数量是LLM的10倍
  • ✨ 翻译质量下降，YAML Frontmatter出现格式错误
  • ✨ Agent设计更适合多步推理和决策任务
  • ✨ 上下文管理策略导致无法充分利用信息
📅 2026-01-23 · 682 字 · 约 3 分钟阅读
  • Agent
  • 翻译任务
  • LLM
  • OpenCode
  • CZON
  • 性能分析
  • 改进方案

现在是 2026 年 1 月 23 日，凌晨。

遗憾的发现，Agent 在翻译任务上表现不如 one-shot LLM 直接翻译。看来，Agent 的优势更多在于需要多步推理和决策的任务上，而不是简单的单步任务。Agent 使用的 Token 数量是 LLM 的 10 倍，但是翻译质量反而退步了，特别是 YAML Frontmatter 居然还会翻译到格式错误。

我之前是打算用它解决 one-shot LLM 在长文本翻译任务中超出最大输出长度限制的问题，但看来没有那么简单。于是我在 [email protected] 版本回滚了这个功能，从长计议。

我认为，这可能是因为 Agent 的场景通常是巨量信息下的复杂任务，因此它会被设计为尽量少地读写上下文，并且设计成了优先局部读写文件，从而提高 Agent 的数据量处理上限。上下文管理的策略导致它不会默认把所有信息都纳入，导致它无法像 one-shot LLM 那样充分利用上下文信息来进行翻译。

有意思的是，有些小语种的翻译任务 (例如 简体中文到印尼语)，Agent 甚至会偶然地表现为反复翻译死循环，无法收敛到一个稳定的翻译结果。这可能是 Edit 工具处理某些语言时存在缺陷，导致它无法正确替换文本，从而陷入死循环。（太省了可能也有问题）

我想到两个方案：

  1. 使用 Agents / Sub-Agents 框架来分解翻译任务，例如翻译-校对的对抗生成框架。
  2. 使用 Skill 组装一个 Low-level 的 one-shot LLM API，让 Agent 来调用翻译技能，而不是让 Agent 自己来翻译。

我可能更喜欢第一种方案，因为它的上限似乎更高些。只是不知道 OpenCode 对于复杂 Agent 调用的支持度如何。

另外，CZON 的更新日志:

  • 0.5.0: 集成了 OpenCode 进行翻译任务。（不过引入了大量文件翻译时的性能问题，之后修复）
  • 0.5.1: 修复了国内网络无法访问 jsdelivr 导致的前端静态资源加载失败的问题 (tailwindcss)。（通过在构建期下载 CDN 文件到本地实现）
  • 0.5.2: 当 slug 已经存在时，不再更新 slug，防止修改内容导致 slug 变化。（避免日志文件重命名导致的历史链接失效）；回滚了 Agent 翻译功能，取消 OpenCode 集成翻译任务功能。

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