我最近用 AI 自动完成了两本英文书的翻译，整个过程比较曲折，中间也踩了几个坑。
但项目完成之后，还是比较兴奋——毕竟这是我第一次完全借助 AI，完成一整本原著的翻译。今天把这段经历分享出来，希望对未来有类似需求的朋友带来借鉴和启发。
这次一共翻译了两本书：
一本是英文小说，原书出版于 1905 年，作者是一位驻华西方外交官，讲述八国联军侵略北京的故事，约 70 万字；
另一本是专业书，组织心理学经典《无畏的组织》（The Fearless Organization），出版于 2018 年，约 50 万字。
这两本书在我硬盘上已经"躺"了不少时间。因为最近时间有限，英文原版读起来慢，所以自己也一直没热情打开它们开读。
可如今 AI 不是号称"什么都能干"吗？我突发奇想：能不能借助 AI，把书完整译成流畅的中文版？
这两本书正好属于一本近代的、一本现代的；一本小说、一本专业书，具有一定代表性，应该可以检验AI的水平。
第一回合：直接让 AI 翻译，它居然偷工减料
一开始我的想法很简单：把第一本英文书稿整本丢给 AI 智能体，让它翻成中文。是不是就可以了？AI啥都能干，翻本书还不是小意思？
结果，现实却非常打脸。
第一次翻译，不到 20 分钟，AI 就帮我完成了任务，我当时真是大喜过望。
这本小说一共 60 多章，前 6 章 AI 译得水平极高，可以说几乎达到了我心中"信、达、雅"的标准。
但 6 章之后，我越读越不是味：AI 居然开始偷工减料，翻译水平也飘忽不定，一些章节翻译得让人一头雾水，还有的章节干脆就没翻，直接保留了大段的英文原文。
最让人头疼的是风格问题。这本书涉及大量清末历史背景，我希望译文有"半文半白"的腔调、有历史感。但 AI 状态很不稳定：
上一段翻是"余见此事，深感惊异"，下一段换个上下文就变成"我看到这件事感到很惊讶"。
同一个要求，两种截然不同的结果，毫无一致性可言。
教训：AI 翻译短篇文章还行；翻译一整本、且有风格要求的书，直接丢给它远远不够。它会按自己舒服的方式来，而不是按你要的方式来。
第二回合：找几个 AI 助手同时干，效果好很多
第一坑踩完，我开始想办法。
思路是：面对复杂任务，能否不靠单个智能体，而是换一个智能体团队来干。
我于是组建了一个 AI 智能体团队，内含 3 个子智能体（subagent）：一个负责翻译，一个负责文字核对，一个负责专业排版。
同时，不把整本书交给一个 AI，而是把书拆成几组，每组不超过6章交给 AI 翻译；完成后我来随机验收，不合格就打回去重翻。
质量怎么管？AI 设了一个简单检查点：每组翻完，算一下中文占总字数的比例。如果低于某个阈值，说明还有大量英文没翻干净，直接打回重翻。这个笨办法虽原始，但管用。
这个阶段还有个意外收获：AI 把翻译规则、术语要求、风格说明，全部整理成了一份 Skill（技能）。以后再翻别的书，把这份 Skill 喂给 AI，它就能按同一标准来翻，不用每次从零开始。
第三回合：寻找网上现成工具
流水线跑顺后，我想：这任务一定有人做过，不如去全球最大的开源项目集散地 GitHub 找找更好的工具。
还真找到了——有人在 GitHub 上分享过一个书籍翻译项目，收获了不少 星，参考地址是：https://github.com/deusyu/translate-book
我让 AI 下载安装后，试着翻译了同一本书。这次不用拆章节，也不用组建多个智能体团队，翻译质量更好。
我好奇这个工具比我自己组装的 Skill 好在哪，AI 帮我做了分析。这个开源项目主要好在两点：
第一，分段方式更聪明。
我自己的方案按章节切分，遇到超长章节就卡住。而那个工具不看章节，直接按字数切——每段不超过 2500 字就切断，且切在句号上，不会在一个单词中间断开。这个方案对任何书都稳定。
第二，质量检查是自动的。
我自己的方案是"翻完再检查"，相当于先污染后治理。而那个工具把质量检查内嵌进翻译过程，每翻完一段就自动查，发现不合格随时重翻。
最后补充一句：翻译过程中我试用了两个国内大模型，分别是 MiniMax 和 DeepSeek。
两者翻译效果很接近；因为我买了MiniMax包月套餐，对账单没啥影响；而 DeepSeek 按用量计价，平均翻译一 本书大概会消耗 20 多块钱的 token——比直接买一本翻译版还是稍微便宜些。
总结复盘
整个项目折腾了一天后顺利完工。最后看到 AI 成功译完的一本又一本外文书，还是有些感触：
1 AI 确实很强大，像个许愿池，大部分你想在电脑上做的事它都能完成。但找到合适路径非常重要，否则只会浪费大量时间和精力。
2 如果一个项目总是反复碰壁，不如去网上搜搜有没有别人做过的开源项目可借鉴。毕竟太阳底下无新鲜事，很多事不用重复造轮子。
3 用好 AI，贵在亲自动手。以这个项目为例，事前我以为 AI 翻译是件简单的活儿；但一路实践下来，最后复盘，还是能积累不少用好 AI 的经验和手感。
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