DeepPresenter：面向智能体演示生成的环境 grounded 反思机制

演示文稿生成需深度内容研究、连贯视觉设计及基于观察的迭代优化。现有智能体多依赖预定义工作流与固定模板。为此，本文提出 DeepPresenter，一种能适应多样用户意图、支持反馈驱动优化并超越脚本化流程的智能体框架。该系统能自主规划、渲染并修订中间幻灯片产物，利用环境观察支持长程优化。不同于依赖内部信号的内部反思，其提出的环境 grounded 反思机制将生成过程条件化于感知产物状态（如渲染后的幻灯片），从而在执行中识别并纠正特定问题。实验表明其在多种场景下达到最先进水平。