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MemSlides – 具备分层记忆的个性化幻灯片生成 Agent

是什么 – MemSlides 是一个开源框架，可以让你构建一个用于制作 PowerPoint 风格幻灯片的 stateful AI 助手。系统并非一次性生成整个幻灯片集，而是维护了几个层级的记忆：

Memory layer	Purpose
User‑profile memory	存储与演示文稿意图相关的长期偏好（风格、布局、语调）。
Working memory	持有会话特定的约束与临时偏好，这些偏好会在多轮修改中持续存在。
Tool memory	记住过去工具链执行情况（例如：渲染、图像搜索），因此不会不必要地重复相同的操作。

当用户提供反馈时，MemSlides 会将该反馈投影到受影响的最小幻灯片区域，并仅对该部分进行修补，从而避免全套幻灯片重新生成。

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Key Features (如 README 所所述)

• Intent‑conditioned personalization – Agent 首先选择与演示文稿意图相匹配的用户配置切片，然后应用细粒度的风格与内容偏好。
• Multi‑turn revision – Working memory 会保留临时性修改与约束，从而实现与用户之间的流畅来回互动。
• Tool memory – 缓存成功的工具链运行结果（例如：图像生成、布局渲染），以防止重复失败。
• Scoped slide‑local revision – 仅更新用户要求修改的幻灯片区域，减少幻灯片集其余部分的非预期性偏移。
• CLI entry points – 提供 memslides generate、memslides revise 与 memslides template induct 用于脚本化使用，此外还有实验运行器 (python -m memslides.experiment)。
• Docker support – Docker Hub 上提供预建的镜像；可以在容器内运行 smoke-test 套件。
• Research‑oriented – 包含可重复性套件 (smoke_minimal) 以及为配套 arXiv 论文所进行的一整套实验。

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Quick‑Start Summary

1. System dependencies – LibreOffice, fontconfig, Noto CJK fonts, poppler‑utils.
2. Create the Conda environment – conda env create -f environment.yml && conda activate memslides.
3. Install the package – pip install -e "[research]" (添加可选的研究扩展包).
4. Set up Playwright – python -m playwright install chromium ffmpeg (用于 web‑based 工具服务所需的安装).
5. Run a sanity check –

   python -m memslides.experiment run smoke_minimal \
     --output-base .memslides/experiments \
     --parallel 1
   

6. Or use Docker – docker compose build && docker compose run --rm memslides ….

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How to Use the CLI (README 中的示例)

• Generate a deck:

  python -m memslides generate \
    --instruction "Create a one‑slide project summary" \
    --num-pages 1
  

• Revise a slide (在之前的生成结果之后):

  python -m memslides revise \
    --workspace .memslides/session \
    --feedback "Tighten the title"
  

• Induct a template (教导系统一个新的 PPTX 布局):

  python -m memslides template induct --template-file template.pptx
  

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Project Structure (高层级结构)

• src/memslides/ – 核心运行时代码与公开入口点.
• src/memslides/memory/ – Profile, working, 与 tool memory 的实现.
• src/memslides/experiment/ – 用于重现论文实验的脚本.
• tests/ – 回归测试与合约测试.
• .memslides/ & ~/.cache/memslides/ – 运行时工作空间、缓存与生成的产出物 (Git 不会追踪这些内容).

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Security & Privacy Notes

• API keys 与其他凭证必须通过环境变量、.env 文件或私有的 YAML config 提供; 它们绝不应被提交到版本控制.
• 网络访问是可选的，且仅在用户提供搜索或模型服务凭证时才会发生.
• 建议用户在展示前检视任何下载的外部资产.

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Citation

如果你在研究中使用 MemSlides, 请引用 README 中提供的 arXiv 论文 (2026).

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License

Apache‑2.0 (见 LICENSE).

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Bottom line – MemSlides 是一个全栈、研究级框架, 用于构建 LLM 驱动的 agent, 通过使用分层记忆来保持个性化的一致性并使修改过程局部化,从而生成并迭代式地编辑演示文稿幻灯片.