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MemSlides – 具備分層記憶的個人化簡報生成 Agent

是什麼 – MemSlides 是一個開源框架，讓你可以建立一個用於製作 PowerPoint 風格簡報的 stateful AI 助手。系統並非一次性生成整個簡報檔，而是維護了幾層記憶：

Memory layer	Purpose
User‑profile memory	儲存與簡報意圖相關的長期偏好（風格、佈局、語氣）。
Working memory	持有會話特定的限制與暫時性偏好，這些偏好會在多輪修改中持續存在。
Tool memory	記住過去的工具鏈執行情況（例如：渲染、圖片搜尋），因此不會不必要地重複相同的操作。

當使用者提供回饋時，MemSlides 會將該回饋投影到受影響的最小投影片區域，並僅對該部分進行修補，從而避免重新生成整個簡報檔。

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Key Features (如 README 所述)

• Intent‑conditioned personalization – Agent 首先選擇與簡報意圖相符的使用者設定檔切片，然後套用細粒度的風格與內容偏好。
• Multi‑turn revision – Working memory 會保留暫時性的修改與限制，實現與使用者之間的流暢來回互動。
• Tool memory – 快取成功的工具鏈執行結果（例如：圖片生成、佈局渲染），以防止重複失敗。
• Scoped slide‑local revision – 僅更新使用者要求修改的投影片區域，減少簡報檔其餘部分的非預期性偏移。
• CLI entry points – 提供 memslides generate、memslides revise 與 memslides template induct 用於腳本化使用，此外還有實驗執行器 (python -m memslides.experiment)。
• Docker support – Docker Hub 上提供預建的映像檔；可以在容器內執行 smoke-test 套件。
• Research‑oriented – 包含可重複性套件 (smoke_minimal) 以及為配套 arXiv 論文所進行的一整套實驗。

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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]" (加入選用的研究用途擴充功能)。
4. Set up Playwright – python -m playwright install chromium ffmpeg (用於 web‑based 工具服務所需的安裝)。
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 中的範例)

• Generate a deck:

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

• Revise a slide (在先前的生成結果之後):

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

• Induct a template (教導系統一個新的 PPTX 佈局):

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

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Project Structure (高層級結構)

• src/memslides/ – 核心執行時碼與公開進入點。
• src/memslides/memory/ – Profile, working, 與 tool memory 的實作。
• ``src/memslides/experiment/` – 用於重現論文實驗的腳本。
• tests/ – 回歸測試與合約測試。
• .memslides/ & ~/.cache/memslides/ – 執行時工作空間、快取與生成的產出物 (Git 不會追蹤這些內容)。

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Security & Privacy Notes

• API keys 與其他憑證必須透過環境變數、.env 檔案或私有的 YAML config 進行提供；絕不應將其提交至版本控制。
• 網路存取是選配的，且僅在使用者提供搜尋或模型服務的憑證時才會發生。
• 建議使用者在簡報前檢視任何下載的外部資產。

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Citation

如果在研究中使用 MemSlides，請引用 README 中提供的 arXiv 論文 (2026)。

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License

Apache‑2.0 (見 LICENSE).

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Bottom line – MemSlides 是一個全棧、研究等級的框架，用於建立 LLM 驅動的 agent，透過分層記憶來保持個人化的一致性並使修改過程局部化，從而生成並迭代式地編輯簡報投影片。