Memslides

让 AI 记住你的演示偏好,越用越懂你

开源 unknown 智能体
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GitHub 星标 ★ 1068
维护状态 较活跃
是否开源 是
定价模式 unknown

项目预览

项目数据

分类智能体
开发团队huohua325
所属国家
官网地址
定价模式unknown
价格说明定价信息待确认
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agent,deck,llm-tools,slides
GitHub 星标★ 1068
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-05-03 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-13
浏览次数0

项目介绍

Memslides 是一个面向个性化演示智能体的分层记忆框架,用 Python 编写。它要解决的问题是:传统 AI 生成幻灯片工具每次对话都从零开始,无法记住用户的历史偏好、过往演示内容和表达风格,导致每次都要重复交代背景、反复调整格式。Memslides 通过分层记忆结构,把用户信息、项目上下文、演示草稿和反馈分别存储在不同层级,让智能体在生成演示文稿时能自动调用相关记忆,保持风格一致并持续优化。核心能力包括:记忆的写入与检索、跨会话的个性化延续、与 LLM 工具链配合完成幻灯片内容与结构生成。项目提供在线体验入口,适合需要反复制作演示材料、希望 AI 越用越懂自己的用户。

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技术标签

使用教程

—

难度:进阶 约 25 分钟 部署方式:本地安装 8 步

环境要求

  • Linux 环境(README 使用 apt-get 安装系统依赖,需 sudo 权限)
  • 已安装 Conda(用于 conda env create 创建环境)
  • Python 环境由仓库内的 environment.yml 定义
  • 需自备模型与服务凭证(通过环境变量、.env 或私有 YAML 提供)
  • Docker 方式需已安装 Docker 与 docker compose

安装与启动步骤

  1. 1安装系统依赖

    安装 LibreOffice、字体、CJK 字体与 poppler 工具,供幻灯片渲染与转换使用;仅适用于 Debian/Ubuntu 系。

    sudo apt-get update
    sudo apt-get install -y libreoffice fontconfig fonts-noto-cjk poppler-utils
  2. 2创建 Conda 环境

    在仓库根目录根据 environment.yml 创建名为 memslides 的环境,需先克隆仓库并进入目录。

    conda env create -f environment.yml
  3. 3激活并安装项目

    激活环境后以可编辑模式安装项目,并附带 research 可选依赖组。

    conda activate memslides
    pip install -e ".[research]"
  4. 4安装浏览器依赖

    安装 Playwright 的 chromium 浏览器与 ffmpeg,供生成流程调用。

    python -m playwright install chromium ffmpeg
  5. 5查看命令帮助

    确认包已正确安装,并查看 experiment 子命令支持的参数。

    python -m memslides.experiment --help
  6. 6配置凭证

    把模型与服务凭证放在环境变量、.env 或私有 YAML 中,用 MEMSLIDES_CONFIG_FILE 指向私有配置文件。

    export MEMSLIDES_CONFIG_FILE=/your/path/private.yaml
  7. 7运行冒烟测试

    运行内置的 smoke_minimal 小型验证套件,输出写入指定目录,并行度设为 1。

    python -m memslides.experiment run smoke_minimal 
      --output-base .memslides/experiments 
      --parallel 1
  8. 8Docker 方式运行

    先用 compose 构建镜像,再在容器中执行同一套 smoke_minimal 验证。

    docker compose build
    docker compose run --rm memslides python -m memslides.experiment run smoke_minimal 
      --output-base /app/.cache/memslides/experiments 
      --parallel 1

关键配置

配置项必填说明示例
MEMSLIDES_CONFIG_FILE否指向私有 YAML 配置文件,用于提供模型与服务凭证/your/path/private.yaml
--config否命令行参数方式指定私有 YAML 配置文件--config /your/path/private.yaml
src/memslides/memslides.yaml是仓库内置公开配置,其占位符在加载时从当前进程环境变量展开src/memslides/memslides.yaml

如何确认成功

python -m memslides.experiment --help 能正常输出帮助信息;运行 smoke_minimal 无报错并在输出目录生成结果。

常见问题

Q:memslides.org 是官方网站吗?

A:不是。memslides.com 才是官方试用网站,memslides.org 是仿冒站点,与本项目及仓库无关。

Q:smoke_minimal 能测出全部能力吗?

A:不能。它只是一个很小的验证套件,用于确认环境与流程可跑通。

Q:怎么运行自己的实验套件?

A:把本地套件 YAML 路径或仓库内置套件名传给 python -m memslides.experiment run 即可。

Q:凭证可以写在代码里吗?

A:不可以。请通过环境变量、.env 或私有 YAML 提供,不要把凭证或私有配置提交到 git。

注意事项

  • 生成的输出、缓存、私有 YAML 文件与凭证都不应提交到仓库。
  • 真实生成实验必须自行提供模型和服务凭证。
  • Docker 按 Docker Hub 上的 huohua325/memslides 镜像与本地 docker compose 配置使用。
  • apt 安装步骤针对 Debian/Ubuntu,其它发行版需自行等价替换。

核心亮点

  • 分层记忆设计把用户偏好、项目上下文和草稿反馈分开管理,避免信息混杂
  • 提供在线体验站点,上手门槛低,可直接验证个性化演示效果
  • 与 LLM 工具链和智能体流程结合,能跨会话延续风格,减少重复沟通

不足之处

  • 项目较新、星标数不高,长期维护和生态成熟度待观察
  • 记忆检索与更新的效果依赖具体 LLM 配置,缺少大规模评测数据

适用场景

  • 需要反复制作周报或路演材料的职场人士,希望 AI 记住模板和表达习惯
  • 产品经理为不同客户定制演示稿,需要复用历史项目背景和风格
  • 教育或培训场景中,讲师让 AI 根据过往课件持续生成风格统一的讲义

替代项目

Gamma、Slidev

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