# Cursor Chat: ai-agent-book

## Metadata
- **Project**: ai-agent-book
- **Path**: `/Users/boj`
- **Date**: 2025-10-14 20:35:16
- **Session ID**: `b3126cdf-a6ea-4efc-9b44-85762b471c25`

## Conversation

### 👤 You

代码生成作为复杂文档的生成工具 和 PPT 生成 Agent 需要修改，新的内容需要强调，editor agent 编写代码之后，不知道代码的实际效果，因此 critic agent 需要运行代码并且 render 出图片，利用 vision llm 能力，根据实际效果给出修改意见。这跟人是一样的，通过 GUI，看到操作的效果，并进一步调整内容。比如 PPT 里面内容是不是太挤，文字是不是溢出了，需要 render 才能看清。

当然，也可以使用单个 agent 反复 render - 修改，把每次 render 的图片都塞进 vision llm，但这容易导致 context 快速膨胀，因为图片占用 token 比较多，而一个 PPT 包含很多张图片，context 会太长。

内容不要太长，需要简洁。

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### 🤖 Cursor Assistant

我来帮你修改 chapter5.md 中关于代码生成和 PPT 生成 Agent 的内容，强调 vision-based feedback loop 的重要性。

首先让我查看当前文件中相关的内容：

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### 🤖 Cursor Assistant

我来帮你修改关于 PPT 生成 Agent 的内容，强调 vision-based feedback 的重要性。我会在"案例 1：PPT 生成 Agent"部分添加这些关键点。

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### 🤖 Cursor Assistant

现在我需要修改实验 5.6 的内容，确保实验要求与新的 vision-based feedback 理念一致：

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### 🤖 Cursor Assistant

现在让我在视频编辑部分也加入类似的 vision-based feedback 思想：

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### 🤖 Cursor Assistant

我来帮你修改 chapter5.md 中关于代码生成和 PPT 生成 Agent 的部分。让我先读取文件看看现有内容。

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### 🤖 Cursor Assistant

我来修改章节中关于 PPT 生成 Agent 的内容，突出 render-critique 的重要性。

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### 🤖 Cursor Assistant

现在让我也更新对应的实验 5.6 和 5.7，以反映 render-critique 机制的重要性：

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### 🤖 Cursor Assistant

现在让我也更新视频编辑 Agent 的实验部分，使其也强调 render-critique 的重要性：

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### 🤖 Cursor Assistant

现在让我检查是否有任何 linter 错误：

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### 🤖 Cursor Assistant

完成！我已经成功修改了 `chapter5.md` 中关于"代码生成作为复杂文档的生成工具"的内容。主要修改包括：

## 修改要点

### 1. **PPT 生成 Agent 案例部分（第517-529行）**
- 强调了 **Editor Agent 编写代码后不知道实际渲染效果**的核心问题
- 引入了 **Render-Critique 机制**的概念
- 明确了 Critic Agent 需要运行代码并渲染图片，然后利用 Vision LLM 检查视觉效果
- 举例说明了需要 render 才能发现的问题：内容太挤、文字溢出、图片尺寸不当
- 类比了人类通过 GUI 看到操作效果并调整的过程
- 指出了单个 Agent 反复 render-修改会导致 **context 快速膨胀**的问题
- 说明了 Editor-Critic 分工模式的优势

### 2. **实验 5.6：基于论文的 PPT 自动生成（第531-547行）**
- 更新实验目标，强调"基于视觉反馈的 Render-Critique 机制"
- 在核心挑战中增加了"通过实际渲染并利用 Vision LLM 检查视觉效果"
- 在技术方案中详细描述了 Render-Critique 的关键步骤
- 在验收标准中增加了对渲染效果的具体要求

### 3. **实验 5.7：论文讲解视频的自动生成（第549-565行）**
- 修复了标题格式问题（####改为#### ）
- 在技术方案中注明了基于实验 5.6 的 Render-Critique 机制

### 4. **实验 5.8：基于 API 的智能视频剪辑（第575-591行）**
- 更新实验目标，强调"基于视觉反馈的 Render-Critique 机制"
- 在核心挑战中强调了必须通过实际渲染并利用 Vision LLM 检查关键帧
- 在技术方案中详细描述了视频编辑场景下的 Render-Critique 流程
- 在验收标准中增加了 Vision LLM 对关键帧画面评估的要求

所有修改都保持了简洁的表达，没有冗长的内容，符合你的要求。

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### 👤 You

输入原始视频文件和自然语言编辑指令，Editor Agent 分析视频结构，生成调用 Blender Python API 的脚本实现编辑操作。**引入 Render-Critique 机制**：Critic Agent 执行脚本渲染视频，抽取关键帧画面(如过渡点、字幕区域)，使用 Vision LLM 检查，提出改进建议。Editor 调整脚本并重新渲染，迭代直到视觉效果达标。参考 EditDuet 论文(arxiv：2509.10761)的多 Agent 协作框架。

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不用 render，render 很慢，blender 应该是可以快速生成预览，等 critic 没问题了再最终 render 输出

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### 🤖 Cursor Assistant

你说得对！这是一个非常实际的优化点。让我修改这部分内容，强调使用快速预览而非完整渲染来加速迭代。

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### 🤖 Cursor Assistant

完成！我已经根据你的建议修改了实验 5.8 的技术方案部分。

## 修改要点

将原来的方案：
- "Critic Agent 执行脚本渲染视频...Editor 调整脚本并重新渲染"

优化为：
- "Critic Agent 执行脚本生成**快速预览**(而非完整渲染)...Editor 调整脚本并重新生成预览，**快速迭代**直到视觉效果达标，**最后才执行完整的高质量渲染**输出最终视频"

这样做的优势：
1. **大幅提升迭代速度** - 快速预览比完整渲染快得多
2. **降低计算成本** - 避免在迭代过程中多次执行耗时的渲染
3. **更实用的工作流** - 符合实际视频编辑软件的最佳实践

这个优化同样适用于 PPT 生成场景 - 如果 Slidev 支持快速预览模式，也应该采用类似的策略。

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*Exported from [Cursor View](https://github.com/saharmor/cursor-view)*