2025年，多智能体（Multi-agent）系统正成为全球大模型研发的新高地，并悄然重塑银行业技术生态。最新研究表明，人工智能的突破正从单一模型的“更大更强”转向智能体间的协作与集体智慧。Anthropic在最新研究博客[1]中首次披露其多智能体系统架构，强调分工与协作才是推动复杂任务质变的核心动力，正如人类社会的指数级发展离不开集体智慧的涌现。

顺应这一趋势，工商银行大数据和人工智能实验室联合上海交通大学人工智能学院，共同推出了面向金融领域的多智能体翻译系统TACTIC，并在全部评测任务中斩获SOTA成绩。

设计灵感来源于认知翻译学（Cognitive Translation Studies,CTS）中的三个概念：认知策略、认知加工和语境认知。TACTIC一共由六个智能体组成，每个智能体都基于特定的认知角色构建，模拟一个专业的人类翻译团队：

• 草稿智能体（DraftAgent）：负责多风格起草，直译、意译、自由翻译全都来一遍；

• 精炼智能体（RefinementAgent）：综合三种风格的草稿翻译，生成改进版译文，确保语义风格都在线；

• 评价智能体（EvaluationAgent）：基于“信、达、雅”三维标准生成译文反馈；

• 打分智能体（ScoreAgent）：结合上一步的反馈信息给当前译文打分，分数达到阈值则输出，否则进入下一轮优化；

• 调研智能体（ResearchAgent）：从原始文本抽取关键词，构造术语词典，模拟译者检索行为；

• 语境智能体（ContextAgent）：提取上下文线索，让翻译更贴合语境和表达预期。

它们之间的协作过程，可以简单理解为两套流程：快翻+慢磨。在快速翻译阶段，一共激活四个智能体分别执行：起草、润色、评价、打分。这套流程足以应付大部分普通翻译场景。但当遇到更复杂的文本时，则会进入第二阶段，精心打磨译文，这一阶段会额外激活两个智能体，调研智能体和语境智能体，为复杂文本提供补充的上下文信息和术语关键词。查资料、补语境，重起草、再润色、再评估——如此迭代，直到效果满意为止。TACTIC让大模型不再“蒙着头翻译”，而是在认知科学的指引下反复打磨每一句话。

不仅智能，还更强，TACTIC刷新多项翻译成绩！研究人员在多语种基准集FLORES-200和WMT24上，采用XCOMET（有参考）和COMETKIWI-23（无参考）两项主流翻译评估指标，对TACTIC进行了全面评测。如表2实验结果所示，在相同模型配置下，TACTIC能显著提升翻译效果，且提升幅度在小模型下更为明显。当以DeepSeek-V3作为智能体后台模型时，TACTIC在所有任务中均超越了GPT-4.1和DeepSeek-R1，达到了当前最优（SOTA）水平。

简而言之：只要模型不掉队，TACTIC就能帮它再上一个台阶！

在央行货币政策执行报告的案例中，TACTIC通过多智能体协作，逐步修正术语表达、语境与风格偏差。每次迭代都比前一轮“更精准、更通顺”，最终生成贴合专业领域表达的译文。这验证了TACTIC强大的领域适应能力。

下面是一个政府公告翻译案例，来源于国务院新闻办公室官网，后端模型为Qwen2.5-14B-Instruct。对比TACTIC翻译和Zero-shot结果，可以发现TACTIC译文结构更清晰，表达更自然，也更符合行政公文风格。

下图4是TACTIC翻译流程的可视化分析。

另外，本系统还配备完整的在线服务框架，采用Quart异步后端和Gradio前端，支持工业级本地化部署，开箱即用！完整代码将在论文接收后对外界开源！

以认知翻译理论为指导，TACTIC让翻译过程更加人性化，不仅精准，还更优雅。从架构设计到实验验证，这一框架展现了多智能体在复杂语言任务中的巨大潜力，也为其在金融场景的广泛应用打开了全新视角。与此同时，多智能体系统还可主动调研、实时检索、构建知识图谱，在风险控制、货币交易、市场询价、企业问答等任务中提供更坚实的知识支撑。

展望未来，工行将持续深耕多智能体技术，通过“角色分工+深度调研”的协同机制，实现更高水平的自动化与智能决策支持，为金融行业开启“自主理解、智能协作、知识增强”的新路径！

[1]https://www.anthropic.com/engineering/built-multi-agent-research-system

作者介绍：

论文第一作者李为亚，目前在工商银行大数据和人工智能实验室担任研究员，研究方向包括金融领域的大语言模型后训练、强化学习和AI Agent等。

通信作者为上海交通大学人工智能学院的助理教授张林峰。

论文标题：TACTIC:Translation Agents with Cognitive-Theoretic Interactive Collaboration

论文地址：https://arxiv.org/abs/2506.08403

项目代码：https://github.com/weiyali126/TACTIC

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