MultiAgentPPT

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1.5k 219 中等 2 次阅读 今天MITAgent开发框架
AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

MultiAgentPPT 是一款基于多智能体协作架构的自动化演示文稿生成系统。它能根据用户输入的主题,自动完成从大纲规划、深度资料检索到幻灯片内容生成的全流程,有效解决了传统 PPT 制作中信息搜集繁琐、耗时且创意难以标准化的痛点。

该项目非常适合对 AI 工作流感兴趣的开发者、研究人员,以及需要快速构建高质量演示文稿的技术型用户。MultiAgentPPT 的核心优势在于集成了 A2A、MCP 和 ADK 技术栈,支持多智能体并行调研与流式并发输出。通过循环 Agent 机制,它突破了大模型的单次输出限制,结合 RAG 检索增强内容准确性,并能实时反馈生成进度。此外,系统支持在线编辑与本地导出,为探索 AI 赋能办公自动化提供了极具参考价值的实践方案。

使用场景

某互联网公司产品经理需要在周五前完成季度业务复盘的 PPT,面对海量数据和复杂的跨部门汇报需求,时间非常紧迫。

没有 MultiAgentPPT 时

  • 手动搜集分散在各处的业务数据,整合信息耗时且容易遗漏关键指标。
  • 依赖人工梳理大纲,逻辑结构不够严谨,后续修改成本极高。
  • 逐页设计排版和配图,重复性劳动多,严重挤占核心内容创作时间。
  • 内容准确性完全靠人工核对,容易出现数据错误或风格不统一的问题。

使用 MultiAgentPPT 后

  • 系统通过并行 Research Agent 自动检索资料并汇总,大幅缩短信息收集周期。
  • 智能体协作生成结构化大纲,支持流式返回,用户可实时确认方向避免返工。
  • 循环 Agent 逐页生成幻灯片内容,自动适配图片样式,解放了排版精力。
  • 内置 PPTChecker 智能体对每一页进行质量检查,确保输出内容的专业度与一致性。

MultiAgentPPT 通过多智能体协作将原本数小时的制作流程压缩至分钟级,显著提升了企业级演示文稿的产出效率与内容质量。

运行环境要求

操作系统
  • 未说明
GPU

未说明

内存

未说明

依赖
notes1. 当前版本已停止维护,官方推荐采用新的 TrainPPTAgent 方案;2. 推荐使用 Conda 创建 Python 3.11+ 虚拟环境;3. 需部署 PostgreSQL 数据库存储用户数据;4. 支持 Docker 容器化部署,国内用户需注意使用特定的 Docker 镜像源;5. 后端模块需配置.env 环境变量及 API 密钥(如 Gemini);6. 完整依赖列表位于 backend 目录下的 requirements.txt 文件中。
python3.11+
python-pptx
MultiAgentPPT hero image

快速开始

🚀 MultiAgentPPT

📢 更新: 当前的版本不再维护,因为 PPT 内容和模版无法很好的维护,所以采用新的方案重构。推荐采用 PPT 的模版的方式,更企业化的版本:https://github.com/johnson7788/TrainPPTAgent

作者微信答疑解惑: weichat.png

一个基于 A2A (Agent-to-Agent)、MCP (Model Context Protocol) 和 ADK (Agent Development Kit) 的多智能体系统,支持流式并发生成高质量 (可在线编辑)PPT 内容。

🧠 一、项目简介

MultiAgentPPT 利用多智能体架构实现从主题输入到完整演示文稿生成的自动化流程,主要步骤包括:

  1. 大纲生成 Agent(智能体):根据用户需求生成初步内容大纲。
  2. Topic 拆分 Agent:将大纲内容细分为多个主题。
  3. Research Agent 并行工作:多个智能体分别对每个主题进行深入调研。
  4. Summary Agent 汇总输出:将调研结果汇总生成 PPT 内容,实时流式返回前端。

优点

  • 多 Agent 协作:通过多智能体并行工作,提高内容生成的效率和准确性。
  • 实时流式返回:支持流式返回生成的 PPT 内容,提升用户体验。
  • 高质量内容:结合外部检索和智能体协作,生成高质量的内容大纲和演示文稿。
  • 可扩展性:系统设计灵活,易于扩展新的智能体和功能模块。

二、近期升级

✅ 已完成(Done)

  • ✅ 除 Gemini 以外流的输出 Bug 修复,ADK 和 A2A 的包问题:查看详情
  • ✅ 图片渲染方面:根据是否为背景图动态切换样式(object-coverobject-contain),并在非背景图下展示说明文字。为保证 PPT 页面唯一性,使用大模型输出中的 page_number 作为唯一标识,替代原先基于标题的方式,以支持内容更新与校对。
  • ✅ 使用循环 Agent 生成每一页 PPT,代替一次性生成全部内容,方便生成更多页数,避免大语言模型 (LLM) 的 token(词元) 输出限制。
  • ✅ 引入 PPTChecker Agent 检查每一页生成的 PPT 质量。实际测试效果良好,请自行替换为真实图片数据和内容 RAG(检索增强生成) 数据。
  • ✅ 前端显示每个 Agent 的生成过程状态。
  • ✅ pptx 下载,使用 python-pptx 下载前端 json 数据,后端渲染。
  • ✅ metadata 数据传输:支持前端向 Agent 传输配置,Agent 返回结果时附带 metadata 信息。
  • 本地模型适配.md

📝 待完成(Todo)

  • 🔄 整合编辑可见可下载的 pptx 前端

三、使用界面截图展示

以下是 MultiAgentPPT 项目的核心功能演示:

1. 输入主题界面

用户在界面中输入希望生成的 PPT 主题内容:

![输入主题界面](docs/1 测试界面输入主题.png)

2. 流式生成大纲过程

系统根据输入内容,实时流式返回生成的大纲结构:

![流式生成大纲](docs/2 流式生成大纲.png)

3. 生成完整大纲

最终系统将展示完整的大纲,供用户进一步确认:

![完整大纲](docs/3 完整大纲.png)

4. 流式生成 PPT 内容

确认大纲后,系统开始流式生成每页幻灯片内容,并返回给前端:

![流式生成 PPT](docs/4 流式生成 PPT.png)

5. 对于多 Agent 生成 PPT,slide_agent 中,添加进度细节展示

process_detail1.png process_detail2.png process_detail3.png process_detail4.png image_update.png

📊 并发的多 Agent 的协作流程(slide_agent + slide_outline)

flowchart TD
    A[用户输入研究内容] --> B[调用 Outline Agent]
    B --> C[MCP 检索资料]
    C --> D[生成大纲]
    D --> E{用户确认大纲}
    E --> F[发送大纲给 PPT 生成 Agent]

    F --> G[Split Outline Agent 拆分大纲]
    G --> H[Parallel Agent 并行处理]

    %% 并发 Research Agent
    H --> I1[Research Agent 1]
    H --> I2[Research Agent 2]
    H --> I3[Research Agent 3]

    I1 --> RAG1[自动知识库检索 RAG]
    I2 --> RAG2[自动知识库检索 RAG]
    I3 --> RAG3[自动知识库检索 RAG]

    RAG1 --> J[SummaryAgent 合并结果]
    RAG2 --> J
    RAG3 --> J

    J --> L[Loop PPT Agent 生成幻灯片页]

    subgraph Loop PPT Agent
        L1[Write PPT Agent<br>生成每页幻灯片]
        L2[Check PPT Agent<br>检查每页内容质量,最多重试 3 次]
        L1 --> L2
        L2 --> L1
    end

    L --> L1

🗂️ 项目结构

MultiAgentPPT/
├── backend/              # 后端多 Agent 服务目录
│   ├── simpleOutline/    # 简化版大纲生成服务(无外部依赖)
│   ├── simplePPT/        # 简化版 PPT 生成服务(不使用检索或并发)
│   ├── slide_outline/    # 带外部检索的大纲生成大纲服务(大纲根据 MCP 工具检索后更精准)
│   ├── slide_agent/      # 并发式多 Agent PPT 生成主要 xml 格式的 PPT 内容
├── frontend/             # Next.js 前端界面

⚙️ 四、快速开始

🐍 4.1 后端环境配置(Python)

  1. 创建并激活 Conda 虚拟环境(推荐 python3.11 以上版本,否则可能有 bug):

    conda create --name multiagent python=3.12
    conda activate multiagent
    
  2. 安装依赖:

    cd backend
    pip install -r requirements.txt
    
  3. 设置后端环境变量:

    # 为所有模块复制模板配置文件
    cd backend/simpleOutline && cp env_template .env
    cd ../simplePPT && cp env_template .env
    cd ../slide_outline && cp env_template .env
    cd ../slide_agent && cp env_template .env
    

🧪 4.2 启动后端服务

模块 功能 默认端口 启动命令
simpleOutline 简单大纲生成 10001 python main_api.py
simplePPT 简单 PPT 生成 10011 python main_api.py
slide_outline 高质量大纲生成(带检索) 10001(需关闭 simpleOutline python main_api.py
slide_agent 多 Agent 并发生成完整 PPT 10011(需关闭 simplePPT python main_api.py

🧱 五、前端数据库设置和安装与运行(Next.js)

数据库存储用户生成的 PPT:

  1. 使用 Docker 启动 PostgreSQL:

    使用 VPN 时使用
    docker run --name postgresdb -p 5432:5432 -e POSTGRES_USER=postgres -e POSTGRES_PASSWORD=welcome -d postgres
    国内使用:
    docker run --name postgresdb -p 5432:5432 -e POSTGRES_USER=postgres -e POSTGRES_PASSWORD=welcome -d swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/ghcr.io/cloudnative-pg/postgresql:15
    
  2. 修改 .env 示例配置:

    DATABASE_URL="postgresql://postgres:welcome@localhost:5432/presentation_ai"
    A2A_AGENT_OUTLINE_URL="http://localhost:10001"
    A2A_AGENT_SLIDES_URL="http://localhost:10011"
    DOWNLOAD_SLIDES_URL="http://localhost:10021"
    
  3. 安装依赖并推送数据库模型:

    cp env_template .env
    # 安装前端依赖
    pnpm install
    # 推送数据库模型和插入用户数据
    pnpm db:push
    # 启动前端
    npm run dev
    
  4. 打开浏览器访问:http://localhost:3000/presentation


Docker 部署

# 请自行检查 docker-compose.yml 和每个目录下的 Dockerfile 文件
cd frontend
docker compose up

cd backend
docker compose up

🧪 示例数据说明

当前系统内置调研示例为:“电动汽车发展概述”。如需其他主题调研,请配置对应 Agent 并对接真实数据源。 配置真实数据,只需更改 prompt 和对应的 MCP 工具即可。


📎 六、参考来源

前端项目部分基于开源仓库:allweonedev/presentation-ai

Star History

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常见问题

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