基于游戏世界观、场景上下文与角色人格的语义化翻译系统。多 Agent 协作 × 多模型智能路由 × 人机协同闭环 —— 把每句话在这个游戏、这个场景、这个角色口中，译得地道且一致。
脱离语境的翻译引擎，只能给出"平均正确、场景错误"的结果。语义化翻译，从理解场景开始。
质量、一致性、安全、成本 —— 系统的全部设计都围绕这些目标之间的张力展开。
翻译建立在游戏背景、世界观与场景上下文之上，而非孤立句子。上下文检索 Agent 组装 RAG 上下文包，注入每一次翻译。
专有名词、技能、道具全游戏译名唯一。术语库前置注入 + 一致性校验 Agent 双保险，术语变更自动触发历史复检。
每个角色拥有结构化语气画像：语域、句式、用词偏好、禁用词。粗鲁的雇佣兵与高冷的精灵女王，绝不共用一种腔调。
双关、俚语、禁忌、计量与货币的本地化改写而非直译。文化规则库内置各地分级合规规则，规避下架风险。
导入即冻结占位符、富文本标签与控制符为哨兵 token，翻译全程不可触碰，后处理精确还原。杜绝崩溃与显示错乱。
按难度与重要度分级路由：简单 UI 交性价比模型，关键剧情上旗舰模型。TM 复用 + 缓存，把算力投在刀刃上。
从文件导入到译文交付，11 个环节 · 多层防线 · 自动修复循环 + 人工兜底。
Agent 定义职责，模型提供能力，运行时动态绑定。合适的文本，配合适的上下文，交合适的 Agent，路由到合适的模型。
每个 Agent 拥有明确的输入输出契约与 Prompt 策略，由编排器按工作流 DAG 调度。关键剧情可触发多模型交叉验证，捕捉幻觉与过度意译。
模型可以换，知识库随项目持续沉淀。它让机器"理解"这款游戏 —— 这正是语义化翻译区别于通用翻译的根本。
设定集、Story Bible、场景脚本，分块向量化 + 结构化标签，语义召回与元数据过滤兼得。
标准译名、禁用译法、多语言映射、版本与审批流。全游戏译名唯一的生命线。
人格、语域、句式、禁用词、黄金译例。驱动翻译 Agent 稳定还原每个角色的声音。
各地禁忌、计量单位、双关处理策略与分级合规规则，参与文化适配校验。
历史译文与平行语料，人工黄金译文优先复用。越用越准、越用越省。
CAT 工具 + 通用机翻的组合解决不了的问题，正是本系统的差异化价值所在。
| 维度 | 传统方案 | Aludus 语义翻译系统 |
|---|---|---|
| 翻译单元 | 孤立句子 / 段落 | ✦句子 + 场景 + 角色 + 世界观上下文 |
| 术语管理 | 静态术语表匹配 | ✦语义感知术语库 + 一致性校验 Agent |
| 角色语气 | ✕无 | ✦角色语气画像驱动 |
| 文化适配 | 依赖人工 | ✦文化适配 Agent + 禁忌检测 |
| 模型使用 | 单一引擎 | ✦多模型智能路由 · 可切换 · 灰度对比 |
| 质量保障 | 事后人工抽检 | ✦多层自动校验 + 人工审校 + 反馈闭环 |
| 成本 | 一刀切 | ✦分级路由，按需分配算力 |
系统产出高质量草稿，专业译审在任务详情页逐句审阅、修订。每一次修订都反哺知识库，成为路由优化的训练信号。
按置信度与重要度排序，低置信优先；高风险类别人工全覆盖。
源文·译文·上下文三栏并列打开，QA 评分、模型决策、问题清单在侧栏实时呈现。
在句段详情中查看 QA 建议与候选译法，勾选推荐即可替换当前译文。
采纳/修订即时回写 TM、触发术语建议，全程留痕可审计。
多维 LLM-as-a-judge 自动评估 + 黄金译文回归测试 + MQM 人工抽样校准。以下为设计目标值。