基于LangGraph的Agent AI：用于增强大语言模型机器翻译的模块化框架
计算与语言
2024-12-06 v1 人工智能
摘要
本文探讨了Agent AI和LangGraph在推动机器翻译（MT）自动化和有效性方面的变革性作用。Agent是设计为执行特定任务的模块化组件，如在特定语言之间进行翻译，具有TranslateEnAgent、TranslateFrenchAgent和TranslateJpAgent等专业化功能，分别针对英语、法语和日语翻译。这些Agent利用大语言模型（LLM）如GPT-4o的强大语义能力，确保准确、上下文相关的翻译，同时保持模块化、可扩展性和上下文保留。LangGraph是一个基于LangChain构建的图形化框架，简化了Agent及其工作流程的创建和管理。它支持动态状态管理，使Agent能够维持对话上下文，并通过链接Agent并促进其协作来自动化复杂的工作流程。凭借灵活性、开源社区支持以及与LLM的无缝集成，LangGraph使Agent能够提供高质量的翻译。Agent AI和LangGraph共同创建一个协同系统，其中LangGraph编排Agent之间的交互，确保用户输入被分析、路由和高效处理。实验结果表明，这一系统有潜力提高多语言翻译的准确性和可扩展性。通过突出模块化设计和自动化工作流程，本文为在智能机器翻译服务领域的进一步创新铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2412.03801,
title = {Agent AI with LangGraph: A Modular Framework for Enhancing Machine Translation Using Large Language Models},
author = {Jialin Wang and Zhihua Duan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.03801},
year = {2024}
}