本地化一直停滞不前。我们打造 Glossia，旨在推动其向前发展。

如果你曾发布过支持多种语言的软件，就会熟悉这套流程。选择一个本地化平台，将其连接到代码仓库，然后把余下的时间都花在管理同步上。内容发出去，翻译传回来，而在这个过程中，总会有某些环节出错。

这种持续在代码仓库与外部平台之间来回传输内容的额外负担，是每个使用现有本地化工具的团队都要承担的成本。听起来似乎不算什么，直到某个周五下午 6 点，你不得不调试为什么一个翻译拉取请求破坏了网站构建。

一种继承自互联网诞生前的设计

大多数本地化平台都围绕早于现代开发工作流的概念而设计：翻译记忆库、模糊匹配，以及人工译员在专有编辑器中工作，并由工具从数据库中推荐相似字符串。

当翻译还是一种手动、离线的流程时，这些理念是合理的。但企业将翻译记忆库变成了锁定客户的机制。你付费积累的历史翻译和组织知识都留在其平台中。迁移到另一家服务提供商意味着从头开始，或者为一次往往无法正常使用的导出付费。

最终，整个行业建立在人为制造的阻力之上。你的内容离开代码仓库，进入一个黑箱，再按照他人的时间安排返回。

失效的反馈循环

问题源于系统结构：外部本地化工具无法运行你的持续集成流水线。它们不了解你的代码检查工具、构建步骤、链接检查器或前置元数据模式。它们将翻译后的内容推回代码仓库，然后只能寄希望于一切正常。当内容导致故障时，而这确实会发生，团队中的某个人就必须停下手头工作，修复翻译工具引入的格式问题、语法错误或无效标记。

大语言模型和智能体体验为我们提供了重新构想这些工作流的新机会。智能体可以生成翻译、运行检查、识别错误并重试，直至输出有效。这种紧密的反馈循环会彻底改变现状。

但这只有在内容留在其原本所在的位置，也就是你的代码仓库中时才有效。一旦将内容发送到外部平台，翻译就会按照他人的时间安排返回，集成也会随之失效。原本可以即时获得的反馈，现在需要等待数小时甚至数天。使反馈发挥作用的上下文早已丢失。你失去了反馈循环，也失去了智能体工作流本应带来的全部优势。

塑造 Glossia 的观察

这些挫折本身并没有直接促成 Glossia。该项目源于我们在开发和本地化两个领域积累的深厚经验，让我们得以看清仅从单一视角难以发现的问题。理解语言工作流、翻译团队中的人员协作，以及现有工具为何演变成如今的形态，对此至关重要。

我们不断得出相同的观察：本地化工具是为一个没有大语言模型、没有编码智能体、也没有持续集成流水线的世界设计的。整个模式都假定翻译发生在开发工作流之外，完成后再推送回来。这在十年前是合理的，但现在已经不再适用。

我们开始思考：如果本地化智能体可以像编码智能体一样工作，会怎样？

我们一直密切关注 Anthropic 如何运用 Claude 构建智能体工作流。让智能体使用工具，自主推理任务，验证自己的输出，并在发现问题时迭代，这种模式与本地化工作高度契合。翻译智能体可以读取源文件、理解项目上下文、生成翻译、运行代码检查工具，并在创建拉取请求之前修复问题。这并非设想，而是我们正在构建的工作流。

Glossia 是我们献给软件行业的礼物

我们构建 Glossia，是因为我们希望更多软件实现本地化，而不是更少。

复杂的流程和昂贵的平台，使小型团队、独立开发者和业余项目难以开展本地化。如果您的翻译工作流需要经过采购流程、协商按字计费，并由项目经理协调交接，那么大多数团队最终只会发布英文版本，就此作罢。

Glossia 使用您已有权访问的模型，并通过您自己的工具验证输出，而不是使用我们的工具。

我们认为，本地化应该像运行测试套件一样自然。

智能体优先，界面其次

Glossia 的核心是一个智能体。我们首先选择终端作为其主要界面，因为最棘手的问题会率先在这里得到解决：读取源文件、生成翻译、运行检查，并持续迭代，直至输出有效。这与 OpenAI 开发 Codex，以及 Anthropic 开发 Claude Code 所采用的模式相同。构建智能体，为其提供终端，然后让它完成工作。

但终端只是第一个界面，并非唯一界面。我们知道，并非所有为本地化质量作出贡献的人都是开发者。我们经常在内部讨论这一点。最关注翻译准确性、语气和文化细微差异的人，往往是语言专家和内容专家，他们并不从分支、编译或 JSON 的角度思考问题。

因此，我们希望在同一个智能体之上构建新的界面。语言专家可以并排查看内容、上下文和译文。他们运用任何模型都无法替代的人类判断，完善需要改进的部分。其余工作则由智能体处理：提交变更、执行验证、创建拉取请求。

我们尚未掌握所有答案，而这是有意为之。我们更愿意审慎构建，而不是匆忙推出一个偏离目标的用户界面。但方向很明确：Glossia 应当欢迎每一位致力于让软件支持各种语言的人。

敬请关注

Glossia 仍处于早期阶段，我们正以开放的方式构建它。如果这些理念与您对本地化的思考产生共鸣，请持续关注该项目。我们将在推进过程中分享更多信息。