أطلق فريق معهد البرمجيات التابع للأكاديمية الصينية للعلوم مؤخرًا النسخة المفتوحة المصدر من نظام الوكيل الذكي الثاني لتقديم العروض التقديمية، DeepPresenter. يدمج هذا النظام نموذج توليد الشرائح مع بيئة ساندكس وكيل متكاملة، ويدعم النشر بضغطة زر على بطاقة رسومات استهلاكية واحدة وأجهزة طرفية عادية، متوافقًا مع البنية التحتية للحوسبة المحلية، مما يقلل أكثر من حدّة استخدام الذكاء الاصطناعي في إنشاء عروض تقديمية. في التصميم الوظيفي، بنى DeepPresenter بيئة وكلاء مشتركة تضم أكثر من 20 أداة، ودمج قدرات مثل Docker sandbox والبحث الفوري عن الأبحاث عبر arXiv وتنفيذ أكواد Python وتصور البيانات، لتعزيز الاحترافية والدقة في المحتوى المُنتَج. كما أدخل النظام آلية حلقة بصرية مغلقة تتكون من "التوليد - العرض - المراجعة - التصحيح"، حيث يتم التقاط لقطات شاشة وفحص كل شريحة بعد إنشائها وتحسينها تلقائيًا لتحقيق ضبط تخطيطي ذاتي التكيف. وفي جانب التدريب، اعتمد الفريق مجموعة مهام متنوعة بُنيت بناءً على بيانات PersonaHub وarXiv، مع إدخال آلية تقييم مستقلة لتقييم النتائج المُنتَجة وتصحيحها خارجيًا. وتم في النهاية اختيار 802 قطعة بيانات عالية الجودة من بين 1152 مهمة لاستخدامها في تدريب النموذج، تغطي السيناريوهات المعقدة بلغتي الصينية والإنجليزية ومع قيود متعددة. خلال الاختبارات، حصل DeepPresenter (إصدار 9 مليار معلمة) على درجة 4.19 في اختبار PPTEval، وهي قريبة من أداء GPT-5 الذي حقق 4.22 نقطة، ومتفوقة على عدة حلول رائدة أخرى. أظهر التحليل أن النظام يحقق توازنًا أفضل بين تكلفة الحوسبة وجودة التوليد، كما يدعم إخراج ملفات pptx قابلة للتحرير، ما يُسهّل التعديلات اللاحقة والاستخدام العملي.