PPT Agent: 상태 기계 기반 다중 에이전트 협업을 통한 전문 PPTX 파일 자동 생성

PPT Agent는 엄격한 상태 기계(State Machine)를 구동하여 여러 에이전트의 협업을 통해, 한 문장의 요구사항을 전문가 수준의 PPTX 파일로 출력합니다. 이는 기존 대규모 언어 모델(LLM)이 생성하는 환각, 중복 및 레이아웃 혼란 문제를 근본적으로 해결합니다.**

2026-04-09 · v4.1

• Step 3 보완: density_bias와 Step 4의 density_label / density_contract를 통해, 페이지 밀도 예산이 명확하게 검증 가능한 제약 조건으로 자리 잡았습니다. (visual_qa.py)

새로운 기능 추가: planning + html을 통한 이중 계층 단언(Double-layer Assertion). 이제는 이미지뿐만 아니라 구조 및 장식 예산까지 검토합니다. - 신규
subagent_logger.py를 통해 PageAgent / PagePatchAgent의 단계별 명령어와 실행 로그가 보완되어, 중단된 작업의 감사(Audit) 및 재현(Replay)이 용이해졌습니다.

npx skills add sunbigfly/ppt-agent-skills

서브 에이전트 단계 격리 (Subagent Stage Isolation): Research / Outline / Style / Planning의 네 가지 주요 단계가 각각 독립적인 서브 에이전트로 실행되며, 컨텍스트(Context)가 서로 오염되지 않습니다. 각 서브 에이전트를 생성할 때 SUBAGENT_MODEL 파라미터를 강제적으로 포함하여 기본값 폴백(default fallback)을 방지합니다.

픽셀 단위 Visual QA 폐쇄 루프 (Pixel-level Visual QA Closed Loop): 페이지의 HTML이 구축될 때마다 자동으로 스크린샷을 찍고, 이를 대규모 언어 모델로 시각적 감사(Visual Audit)를 수행합니다. 레이아웃 오버플로우가 감지되면, 서브 에이전트가 간격 미세 조정에 의존하는 대신 DOM + CSS 구조 재작성 방식으로 충돌을 제거합니다.

비상태 중단 복구 (Stateless Interruption Recovery): 전체 프로세스는 어떠한 진행 상태 파일에도 의존하지 않습니다. 중단 후에는 디스크에 이미 존재하는 산출물 파일(outline.txt / style.json / slide-N.png 등)을 스캔하여 복구 지점을 자동으로 추론합니다.

데이터 계층과 렌더링 계층의 격리 (Data Layer and Rendering Layer Isolation): 각 페이지는 먼저 planning_validator.py를 통해 검증된 JSON 계약(Contract)을 생성한 후, 이를 구동하여 HTML 렌더링을 진행합니다. 생성된 정적 파일에 대해서는 html 수준의 물리적 구조 탐지기가 비표준 골격(non-standard skeleton)을 차단합니다.

《음양 절선》 설계 철학 (Yin-Yang Cutting Line Design Philosophy): 근본적으로 하위 레벨에서 절대적인 물리 안전벽과 기준 좌표 흐름(陰, Yin)을 봉쇄하는 전제하에, AI 모델에게 타이포그래피(Typography), 오버랩 깊이, 여백 배치 등 특권을 완전히 해방(陽, Yang)하여 전통적인 평범한 공문서 느낌에서 벗어납니다.

초고속 하위 레벨 라스터화 엔진 (Ultra-fast Low-level Rasterization Engine): 내장된 Puppeteer 엔진은 강제 지연 시간(hard delay)을 완전히 배제하고, 이벤트 전역 후크(document.fonts.ready 및 전체 노드 리스너)에 완전히 연결되어, 폰트 손실 0%, 흰 화면 대기 시간 0%의 초고속 캡처 스크린샷과 SVG 원본 파싱을 실현합니다.

이중 엔진 PPTX 내보내기 (Dual-engine PPTX Export): PNG 라스터 흐름은 플랫폼 간 100% 시각적 복원을 보장하며, SVG 벡터 흐름은 폰트의 개별 편집 가능성을 유지합니다.

P0 인터뷰 → P1 분기 확인
P2A 네트워크 검색 / P2B 로컬 자료 압축
P3 서사 개요 → P3.5 전역 스타일 고정
...

각 단계의 산출물이 디스크에 기록된 후 게이트(Gate) 검증을 거쳐 통과해야 하며, 실패할 경우 현재 단계로만 되돌아가고 다른 페이지 진행에는 영향을 주지 않습니다.

interview-qa.txt → requirements-interview.txt
→ search.txt + search-brief.txt | source-brief.txt
→ outline.txt → style.json
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본 프로젝트는 Agent Skill 형태로 실행되어 별도의 배포가 필요 없습니다. Skill을 지원하는 에이전트 환경에서 요구사항만 직접 입력하면 전체 프로세스가 트리거됩니다:

"2026년 구체 지능(Embodied AI) 발전 트렌드에 대한 15페이지 로드쇼 덱을 어두운 테크 스타일로 생성해줘."

모든 산출물은 ppt-output/runs/<RUN_ID>/에 출력되며, 웹 미리보기와 이중 형식의 PPTX를 포함합니다.

ppt-agent-skill/
├── SKILL.md # 메인 콘솔: 상태 기계, 게이트, 복구 규칙
├── scripts/ # 실행 스크립트 (validator / harness / exporter)
...

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