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MiroFish 多语言支持完整指南：如何本地化界面与智能体对话

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MiroFish 是一个简洁通用的群体智能引擎：丢给它一份报告，它就能孵化出海量 Agent 去推演未来走向。但语言常常是第一道门槛——界面是中文，海外同事用英文提问，智能体听得懂吗？本文以走查的口吻带你把 MiroFish 的多语言支持摸个透：一分钟切换界面语言，看懂智能体双语对话的幕后链路，还能从零给系统加一门新语言。

界面语言切换：最快 1 分钟改完整个界面

想象这个场景：你刚部署好 MiroFish，旁边坐着一位只读英文的同事。别急着改代码，先看主界面右上角——那里藏着一个语言下拉框，这就是全局的"总开关"。

操作就三步：

1. 打开 MiroFish 主页，目光移到右上角，找到"语言"下拉按钮。
2. 点开它，选中目标语言。内置 7 种：中文、English、Español、Français、Português、Русский、Deutsch。
3. 整个页面立即换装，不需要刷新；下次再来，还是你上次选的语言。

为什么"下次还记得"？因为 LanguageSwitcher 组件 在你每次点选后，会把语言键值写进浏览器的 localStorage，同时更新页面的lang属性。首页、图谱、模拟、报告等每个视图的导航栏都挂了这个组件，所以无论走到哪一步，切换入口都在手边。

幕后原理：Vue 前端和 Python 后端如何配合智能体双语对话

界面换语言不难，难的是"智能体也用用户的语言回话"。MiroFish 的做法很巧，核心是一条语言偏好传递链：

• 前端注册语言：前端 i18n 入口 启动时自动扫描 locales/ 目录下的所有语言文件，并读取 languages.json 里每种语言的显示名和llmInstruction（一句话指令，比如英文是"Please respond in English."）。
• 前端偷偷带话：每次调用后端 API 时，请求封装 会把当前界面语言放进Accept-Language请求头。你在界面上点了"English"，后端就能知道。
• 后端接单翻译：后端语言工具 读到请求头后做两件事。一是对接口文案按语言查表返回对应译文；二是取出llmInstruction注入给大模型，让 Agent直接用用户的语言生成回复，省掉一次来回翻译。
• 文本打底：进入智能体前，上传的报告和对话内容会经过 后端文本处理模块 的解析、切块与预处理，保证多语言长文本被"洗干净"再喂给模型。
• 模型配置：大模型的密钥、地址和型号统一由 后端配置 从环境变量读取。想让某门语言答得更好，换一款多语言能力更强的模型，改这里就行。

从 0 到 1 新增一门语言：完整流程

想给 MiroFish 加上日语？全程不用动前端组件代码，跟着走：

1. 登记语言：在 languages.json 里加一条记录，包含显示名和智能体指令，例如：

   "ja": { "label": "日本語", "llmInstruction": "请用日语回答。" }

   llmInstruction是关键——它决定了智能体回话时"开口用什么语言"。

2. 写翻译文件：照着 zh.json 或 en.json 的结构，新建locales/ja.json，把界面上出现的每条文案都翻一遍。键的层级路径要和中文原文件完全一致。

3. 前端零改动：i18n 入口是"扫描式"加载的，只要语言在 languages.json 登记过，新文件放好即自动出现在下拉框里。

4. 后端零改动：后端同样启动时自动加载 locales/ 下的全部翻译，接口响应即刻生效。

5. 跑通验证：把界面切到日语，从图谱构建到报告生成完整走一遍，重点看智能体是否全程用日语应答、有没有漏翻的键名（漏翻时会原样显示键路径，很好认）。

6. 可选调优：如果模型对这门语言生疏，去 后端配置 把LLM_MODEL_NAME换成多语言能力更强的型号即可。

遇到问题时的自查清单

切换语言后总觉得"差点意思"？按下面这张清单逐条排查，基本能覆盖所有坑：

• 部分文本没翻译→ 多半是翻译文件漏键。按显示出来的原文去locales/下对应 json 里搜一下，补上缺失的层级键。
• 界面对了，智能体却回中文→ 打开浏览器开发者工具的 Network 面板，确认请求头里带了对应的Accept-Language；再检查 languages.json 里的语言码和翻译文件名是否一字不差（码是ja，文件就必须叫ja.json）。
• 某门语言回复质量差→ 通常是模型本身弱项，在 后端配置 里换更强的多语言模型试试。
• 重启浏览器后语言变回去了→ 偏好存在浏览器 localStorage 里，清过站点数据就会重置，重新选一次即可。

说到底，MiroFish 的多语言支持就是两件事：让界面说用户的母语，让智能体听用户的母语。一份语言包加一句llmInstruction，门槛就没了。读完不妨回到仓库，翻翻 语言注册表 和 后端语言工具，亲手给系统加一门语言——这是理解这套机制最快的方式。

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