提示词管理¶
AgentHeaven 结合使用 Jinja2 模板和 Babel，以实现强大而灵活的提示词管理。这种方法允许您将提示词结构与内容分离，从而可以轻松地管理、版本化和本地化不同语言的提示词。
有关底层实用工具的详细指南，请参见 Jinja 实用工具。
1. Jinja 和 Babel 如何协同工作¶
AgentHeaven 结合了 Jinja2 和 Babel，为提示词创建了一个强大的国际化 (i18n) 工作流。这使您可以编写单个提示词模板并以多种语言呈现它。以下是它们的交互方式：
标记可翻译文本：在您的
.jinja模板中，将任何需要翻译的文本包裹在{% trans %}...{% endtrans %}标签中。提取：
babel命令行工具（或babel_init函数）会扫描您的模板，找到这些trans块，并将文本提取到一个.pot（Portable Object Template）文件中。该文件是所有可翻译字符串的主列表。翻译：从
.pot文件中，为每种目标语言（例如，中文为zh）创建特定语言的.po（Portable Object）文件。然后，翻译人员在这些文件中为每个字符串填写相应的翻译。此步骤可以手动完成，也可以使用ahvn babel translate命令自动完成。编译：完成的
.po文件使用babel_compile函数编译成二进制的.mo（Machine Object）文件。这些文件经过优化，可在运行时快速查找。渲染：当您加载具有特定语言（例如
lang="zh"）的 Jinja 环境时，它会自动查找并使用相应的.mo文件。当它在渲染过程中遇到{% trans %}块时，它会将原始文本替换为翻译版本。
这整个过程实现了提示词逻辑与翻译的清晰分离，从而可以轻松管理和扩展多语言智能体应用。
有关使用 Jinja2 进行模板化的更多详细信息，请参见模板处理文档。
2. 模板结构¶
AgentHeaven 中的每个模板目录都遵循一致的结构，支持模板、自定义过滤器和 i18n：
template_directory/
├── *.jinja # Jinja 模板文件
├── filters/ # 自定义 Jinja 过滤器
│ └── *.py # Python 过滤器模块
└── locale/ # Babel i18n
├── babel.cfg # Babel 配置
├── messages.pot # 可移植对象模板
└── zh/LC_MESSAGES/ # 特定语言的翻译
├── messages.po # 翻译文件
└── messages.mo # 编译后的翻译
有关创建和使用自定义 Jinja 过滤器的更多详细信息，请参见模板处理文档。
3. Babel CLI 命令¶
ahvn babel 命令组提供了管理本地化工作流的工具。
3.1. ahvn babel init¶
此命令初始化 Babel 的目录结构和配置。
用法：
ahvn babel init [PATH] [OPTIONS]
参数：
PATH：要初始化的目录。默认为当前目录。
选项：
-l, --langs：指定目标语言（例如-l en -l zh）。-m, --main：主要（源）语言。-o, --overwrite：覆盖现有的翻译文件。-e, --encoding：Babel 配置文件的编码。
3.2. ahvn babel translate¶
使用大型语言模型 (LLM) 自动将 .po 文件从源语言翻译成目标语言。
用法：
ahvn babel translate [PATH] [OPTIONS]
参数：
PATH：包含.po文件的目录。默认为当前目录。
选项：
-s, --src-lang：翻译的源语言。-t, --tgt-lang：翻译的目标语言。-o, --overwrite：覆盖.po文件中的现有翻译。-b, --batch-size：单个批次中要处理的条目数。-h, --hint：向 LLM 提供翻译提示。-p, --llm-preset：用于翻译的 LLM 预设（例如translator）。
3.3. ahvn babel compile¶
将 .po 翻译文件编译成 .mo 文件，这些文件是应用程序在运行时使用的二进制文件。
用法：
ahvn babel compile [PATH] [OPTIONS]
参数：
PATH：包含.po文件的目录。默认为当前目录。
选项：
-l, --langs：指定要编译的语言。-m, --main：主要（源）语言。
拓展阅读¶
提示： 有关 AgentHeaven 提示词的更多信息，请参见：
模板处理 - Python Jinja + Babel 模板化实用工具