反思模型方法构建长文翻译工作流及智能体

因为最近有一些翻译上的活，加上最近看到了一些和翻译智能体相关的内容，所以想要动手搭一个智能体，给自己偷个懒，让自己当个审校就好了。

搭建智能体在我看来是我完成这个任务最快最优的工具，因为：

1. 准确度来说，相比大模型，我的智能体可以增加几个大模型，来依次处理与打磨译文。
2. 效率提升上，我有大量的翻译文本需要处理，批量使用API来调用，免得一个一个粘贴了。
3. 同时，这个智能体如果搭建好了，如果后续继续有大量的翻译任务，那我只需要调试提示词就行了，结构上不用有太大的差异。

搭建智能体的平台选择使用coze，其他的选择也有，用coze主要是因为它代码里支持python。

大致的框架和流程就如下图：

虽然用起来，比自己一个一个粘贴给大模型快，但是至少还有以下几个地方可以完善：

1. 文本切割上
2. 增加术语查询功能 - 通过数据库的方式
3. 根据不同类型的文本，设计不同的审校规则
4. 最后的输出上，将每个输出的译文和原文拼接一下，然后输出到EXCEL表格中，左右对比着看，更方便审校。