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📫 연락처
이 저장소의 주요 기여자는 2026년에 졸업 예정인 석사 과정 학생입니다. 협업이나 기회에 대해 언제든지 연락해 주세요.>
본 저장소의 주요 기여자는 2026년 졸업 예정 석사생입니다. 협업 또는 교류 기회를 환영합니다.
📅 소식
- [2026/01]: 자유형 및 템플릿 생성에서 PPTX 내보내기, 오프라인 모드를 지원합니다! 컨텍스트 오버플로 방지를 위한 컨텍스트 관리 기능이 추가되었습니다.
- [2025/12]: 🔥 V2 주요 개선 사항 출시 - 심층 연구 통합, 자유형 비주얼 디자인, 자율 에셋 생성, 텍스트-이미지 생성, 샌드박스 및 20개+ 도구가 포함된 에이전트 환경.
- [2025/09]: 🛠️ MCP 서버 지원 추가 - 구성 방법은 MCP Server 참고
- [2025/09]: 🚀 주요 개선 사항과 함께 v2 출시 - 상세 내용은 릴리즈 노트 참고
- [2025/08]: 🎉 논문이 EMNLP 2025에 채택되었습니다!
- [2025/05]: ✨ 주요 기능 포함 v1 출시 및 🌟 돌파: GitHub 스타 1,000개 돌파! - 상세 내용은 릴리즈 노트 참고
- [2025/01]: 🔓 코드베이스 오픈소스화, 실험 코드는 experiment release에서 확인 가능
📖 사용법
[!중요]
1. 아래 모든 API 키, 구성, 서비스는 필수입니다.
2. 에이전트 백본 추천: 리서치 에이전트에는 Claude, 디자인 에이전트에는 Gemini 사용 권장. 오픈소스 모델로는 GLM-4.7도 좋은 선택입니다.
3. 오프라인 모드는 제한된 기능으로 지원됩니다(아래 오프라인 설정 참고).
1. 환경 설정
- 구성 파일 생성 (프로젝트 루트 기준):
cp deeppresenter/deeppresenter/config.yaml.example deeppresenter/deeppresenter/config.yaml
cp deeppresenter/deeppresenter/mcp.json.example deeppresenter/deeppresenter/mcp.json
``- 온라인 설정:
- MinerU: mineru.net에서 API 키를 신청하세요. 각 키는 14일 동안 유효합니다.
- Tavily: tavily.com에서 API 키를 신청하세요.
- LLM:
config.yaml 파일에 모델 엔드포인트, API 키 및 관련 파라미터를 설정하세요.오프라인 설정:
MinerU: MinerU docker guide를 참고하여 MinerU 서버를 배포하세요.
설정 스위치: 네트워크 의존 툴(e.g., fetch, search) 로딩을 방지하려면 config.yaml에서 offline_mode: true로 설정하세요.
MinerU 엔드포인트: mcp.json의 MINERU_API_URL을 로컬 MinerU 서비스 URL로 설정하세요.2. 서비스 시작
도커 이미지 빌드:
docker compose build- Docker Compose에서:
`bash
docker compose up -d
`- 로컬에서 실행:
`bash
cd deeppresenter
pip install -e .
playwright install-deps
playwright install chromium
npm install
npx playwright install chromium
python webui.py
`[!TIP]
🚀 All configurable variables can be found in constants.py.
💡 Case Study
- #### Prompt: Please present the given document to me.










- #### Prompt: 请介绍小米 SU7 的外观和价格






- #### Prompt: 请制作一份高中课堂展示课件,主题为“解码立法过程:理解其对国际关系的影响”















Citation 🙏
If you find this project helpful, please use the following to cite it:
bibtex
@inproceedings{zheng-etal-2025-pptagent,
title = "{PPTA}gent: Generating and Evaluating Presentations Beyond Text-to-Slides",
author = "Zheng, Hao and
Guan, Xinyan and
Kong, Hao and
Zhang, Wenkai and
Zheng, Jia and
Zhou, Weixiang and
Lin, Hongyu and
Lu, Yaojie and
Han, Xianpei and
Sun, Le",
editor = "Christodoulopoulos, Christos and
Chakraborty, Tanmoy and
Rose, Carolyn and
Peng, Violet",
booktitle = "Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
month = nov,
year = "2025",
address = "Suzhou, China",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/2025.emnlp-main.728/",
doi = "10.18653/v1/2025.emnlp-main.728",
pages = "14413--14429",
ISBN = "979-8-89176-332-6",
abstract = "Automatically generating presentations from documents is a challenging task that requires accommodating content quality, visual appeal, and structural coherence. Existing methods primarily focus on improving and evaluating the content quality in isolation, overlooking visual appeal and structural coherence, which limits their practical applicability. To address these limitations, we propose PPTAgent, which comprehensively improves presentation generation through a two-stage, edit-based approach inspired by human workflows. PPTAgent first analyzes reference presentations to extract slide-level functional types and content schemas, then drafts an outline and iteratively generates editing actions based on selected reference slides to create new slides. To comprehensively evaluate the quality of generated presentations, we further introduce PPTEval, an evaluation framework that assesses presentations across three dimensions: Content, Design, and Coherence. Results demonstrate that PPTAgent significantly outperforms existing automatic presentation generation methods across all three dimensions."
}
``--- Tranlated By Open Ai Tx | Last indexed: 2026-02-22 ---