解锁 A2A + MCP 的多 Agent 自动生成 PPT 项目，带源码
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在工作学习中，PPT是我们表达观点、展示研究成果、汇报项目进展的重要工具。然而，从选题、查资料、列大纲，到设计排版和内容输出，整个制作流程繁琐且耗时。有没有可能让AI帮我们自动完成这一切？答案是——有！
本文将带你了解一个名为MultiAgentPPT的前沿项目，它结合了多智能体系统（Multi-AgentSystem）、A2A框架、MCP协同机制，以及Google的ADK技术，实现了从主题输入到完整PPT生成的自动化，并支持流式并发输出，极大提升了生成效率和质量。
仓库地址：https ://github. com/johnson7788/MultiAgentPPT
在人工智能领域，“智能体”（Agent）指的是一个具有自主感知、推理、决策能力的计算实体。多个智能体协作工作，就构成了多智能体系统（Multi-AgentSystem，MAS）。
并行处理：多个Agent可以同时工作，提升任务处理效率；
模块解耦：每个Agent专注解决子问题，系统结构更清晰；
高可扩展性：便于后期增加新功能或替换组件；
更强的任务适应性：可以灵活应对复杂、多变的任务流程。
流程概览如下：
大纲生成Agent：根据用户输入的主题生成逻辑清晰的内容大纲；
Topic拆分Agent：将大纲划分为多个子主题；
ResearchAgent（多个）：分别对每个子主题查找资料、生成文本内容；
SummaryAgent：对所有调研结果进行整合并生成幻灯片内容；
流式返回机制：前端实时看到每一页内容的生成过程。
特性
优势
多Agent协作
每个Agent专注不同任务，效率更高，结构更清晰
⚡并发处理机制
多个ResearchAgent并行运行，大幅缩短生成时间
流式输出体验
内容生成即时返回，用户体验更加流畅自然
️高度模块化设计
支持替换或添加Agent，适应更多场景
支持外部检索
引入真实资料，生成内容更具权威性和实用性
我们来看一下实际效果如何：
用户在界面中输入想要生成的PPT主题，例如“电动汽车发展概述”：
系统实时返回结构化大纲，用户可逐步见证AI构思的逻辑过程：
AI整合内容，生成完整的大纲结构，供用户确认和修改：
系统并发调用多个ResearchAgent调研每个主题，生成幻灯片内容并流式展示：
配置环境变量：
启动服务（示例）：
访问地址：http ://localhost:3000/
.env示例配置：
目前系统内置的演示主题为“电动汽车发展概述”，通过多个智能体协作调研新能源汽车技术、市场趋势、政策演变等内容，自动生成高质量演示文稿。
如需切换其他主题，可自行配置外部Agent和数据源接口。
MultiAgentPPT不仅是一个技术探索项目，也为实际办公和学术展示提供了全新思路。它展示了多智能体+并发处理+内容检索+可视化界面的强大组合，真正做到了让AI代替人类完成复杂的内容生产任务。
感兴趣的朋友可以前往项目仓库尝试部署，也欢迎在评论区留言交流更多智能内容生成的实践经验！
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