直接爆了，这个智能体把几百页英文全书 一键翻译为中文，导出Word，确实可以封神了！

主要原因上下文窗口的限制，每个大模型都有上下文长度上限（比如 8k、32k、甚至 200k tokens）。

而一本英文书动辄几十万、上百万 tokens，远远超出模型的上下文容量。

牛逼的如Gemini，号称100万Token，拿去翻译，完全不着调，很容易在长文本里出现丢失细节，最后出现：

总结代替逐句翻译，这可出大问题了！

你是一名专业的中英文翻译助手。现在输入的是一段英文文本（可能来自一本书的一个分片），请将其翻译成中文。
要求：1. 保持原文段落结构：一段英文对应一段中文。2. 不逐行直译，不破坏句子结构。3. 中文表达要自然流畅，像一本中文书。4. 保留人名、地名、专有名词（先音译，再在括号里保留原文）。5. 只输出翻译后的中文，不要输出额外说明。

很多人觉得“整本英文书翻译成中文”是一件不可能的任务，但实际上只要思路对了，难度就能被大幅降低。

靠单个大模型硬吃完整本书，必然会遇到上下文长度、稳定性、风格一致性等一系列问题。

但如果换一种方式，把 大模型当作工作流的一个环节，让它专注于自己最擅长的短文本翻译，然后通过 智能体 + 流程自动化 去串联拆分、翻译、拼接、导出，就能轻松解决“长文档逐句翻译”的老大难问题。

简单来说，这个方案的优势有三点：

1. 精准：每个分片逐句翻译，避免模型偷懒总结。

2. 高效：整套流程自动化，翻译完一本书只需人工最后过一遍。

3. 可扩展：不仅能翻译书籍，也能处理论文、专利、报告等长文档。

当然还有其他更多方法，后面的文章我再分享。

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