随着 AI Agent 自动化工作流的普及，科技图书翻译效率实现了质的飞跃。本文将结合实际案例，系统介绍如何用 n8n + Gemini + Hugo 构建高效的“英文 PDF → 中文 PDF”自动化流水线，并对比传统与 AI 方式的效率、质量与应用场景。
笔者通过 AI Agent 工作流结合 Gemini 2.5 构建了自动化翻译流水线，实现了英文 PDF 到中文 PDF 的高质量转换。下图展示了实际翻译生成的 PDF 效果。
即便仅使用基础提示词，AI Agent 已能输出高质量、格式基本与原文一致的译文（表格等复杂结构除外）。
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背景与动机
科技书籍翻译长期以来都是高门槛、低效率的工作。传统流程高度依赖人工，步骤繁琐，耗时巨大。AI Agent 自动化工作流的引入，彻底改变了这一现状，实现了流程自动化和效率质变。
笔者曾参与翻译过 多本科技图书 ，深刻体会外文书籍从引进、翻译到出版的全流程。日常学习和技术分享也常需将英文资料高效转为中文，翻译工作流成为最适合 AI 自动化的场景之一。近期调研 AI Agent 与 n8n 自动化，正好以此项目为实践案例。
早在 8 年前，笔者就开始接触科技图书翻译， 当时的工作流 也尝试过 Google 翻译 API，但翻译质量有限，需大量人工校对，整体效率提升有限。
在线翻译工具
在开发自动化翻译工作流前，笔者调研过市面主流的 AI 翻译工具，如字节跳动的豆包浏览器插件，可在线实时翻译 PDF。
实际体验发现，虽然能实现基本翻译，但存在漏翻、误翻等问题，且中英文对照排版影响阅读体验，难以满足专业需求。
另有如 PDFMathTranslate 这类开源工具，主打 AI 保留排版的 PDF 双语翻译。实际测试发现，其更适合学术论文，对通用电子书支持有限，翻译质量和排版仍有较大提升空间。
直接调用 Google 翻译 API，翻译质量难以满足科技书籍的专业要求，基本不可用。
此外，市面上大多数免费 PDF 翻译工具均不支持直接导出 markdown 格式译文，难以满足后续内容编辑和出版需求。
AI Agent 工作流设计
随着 AI Agent 和自动化工具的发展，翻译流程可实现高度自动化。n8n 作为开源自动化工作流平台，支持本地集成 Gemini、PDF 解析、Markdown 转换等多种模块，极大提升了流程灵活性和可扩展性。
英文 PDF → 目录解析 → 转 Markdown → Gemini 翻译 → 回写 Markdown → Hugo 渲染 → 导出 PDF。
全流程自动化，保留原文层级和大部分排版，支持一键导出高质量中文版 PDF。
下面是笔者设计的 PDF 翻译 n8n 工作流快照。
用户只需通过 curl 命令提交 PDF 文件至 n8n，系统自动执行翻译任务，回写译文至 Markdown 文件，最后通过 Hugo 渲染或导出 PDF。
n8n 实战教程
关于 n8n 工作流设计与 PDF 翻译的详细实操，请参考
n8n 实战教程
。
实践案例：AI-Native Software Delivery
以《 AI-Native Software Delivery 》为例，本书正文有 10 个章节，近 200 页，你可以通过以下方式获取和浏览：
你可以中英对照阅读，对比下 Gemini 翻译效果。在 O’Reilly 网站 上，你可以找到本书的更多信息和相关资源。
效率对比与优化建议
在实际项目中，效率对比是衡量自动化价值的关键指标。下面将通过具体流程耗时分析，展示 AI Agent 自动化工作流与传统人工翻译方式在效率上的显著差异，并给出优化建议，帮助读者理解自动化带来的实际提升。
以往翻译一本 200 页的科技书籍，往往需要数周时间。人工识别 PDF、清洗文本、翻译、排版，每一步都极其耗时且易出错。
传统的翻译流程：
- PDF 识别为文本并提取图片：2 小时
- 文本清洗与格式化：1 小时
- 翻译（工具 + 人工审校）：10 小时
- 重新排版为 PDF：1 小时
总计耗时约 14 小时，大量的时间都用在人工校对和排版上。
使用 n8n 的实际翻译流程如下：
- PDF 识别为文本并提取图片：2 分钟
- n8n 执行 AI 翻译（批量处理章节）：10 分钟
- 人工校对 Markdown 格式与内容：10 分钟
- Hugo 渲染导出 PDF：2 分钟
总计仅需约 24 分钟，相比传统流程提升十倍以上。
下表详细列出各环节所需时间，便于直观了解自动化优势。
| 流程 | 传统方式 | AI Agent 自动化 |
|---|---|---|
| PDF 识别与图片提取 | 2 小时 | 2 分钟 |
| 文本清洗与格式化 | 1 小时 | 1 分钟 |
| 翻译 | 10 小时 | 10 分钟 |
| 排版与导出 PDF | 1 小时 | 2 分钟 |
| 人工校对 | 2 小时 | 10 分钟 |
| 总计 | 14 小时 | 24 分钟 |
注：上述时间统计仅涵盖自动化流程各环节，不包含人工对译文质量的最终审校与优化。
从 14 小时到 24 分钟，其中的效率提升显著。不过对于该图书的翻译效果，唯一的不足是表格的样式问题，如下图所示。
从表格中可以看到我导出的 PDF 的表格的内边距、单元格合并需要进一步优化，这些需要更加专业的排版。
因此该自动化程序在表格识别、复杂目录层级等环节仍有优化空间。未来可结合更强的图像识别、Prompt 工程与多模态大模型，进一步提升自动化程度和译文质量。
总结与展望
AI Agent 自动化工作流已成为科技图书翻译的新范式。效率提升十倍以上，极大降低人工成本。随着 AI 技术和自动化工具的持续进步，翻译质量和流程还将不断优化。
补充说明：
- 本文所述流程适用于科技类书籍、技术文档等结构化内容，文学类或高度依赖语境的文本仍需人工深度参与。
- 自动化流程需结合人工校对，确保译文专业性和准确性。
- 推荐结合多种 AI 工具和开源平台，灵活搭建适合自身需求的翻译流水线。
如有相关自动化翻译、AI Agent 实践经验，欢迎留言交流，共同探讨 AI 赋能内容生产的更多可能。