在AI生成演示文稿（PPT）的这条、日益拥挤的赛道上，一场关于“深度编辑”的、更为精细化的“内卷”，正由AI助手Kimi，悍然发动。
该公司近日，推出了一款全新的、基于Google最新发布的、旗舰级的图像生成模型Nano Banana Pro的、新型的幻灯片生成器。
为庆祝其发布，Kimi，更是开启了一场为期48小时的、面向所有用户的限时免费试用。
而这场试用的焦点，则集中在了一个极具野心的、突破性的新功能之上——“Agentic Slides”。
“Agentic Slides”，其核心，并非又一次在“一键生成”的速度上进行比拼。
它，试图，去攻克一个更为艰难、也更具实用价值的难题：如何，对那些已经存在于PDF、图片和各类文档中的、包含了复杂图表的、非结构化的“存量信息”，进行智能化的、可被二次编辑的“重塑”？
其工作流程，由多个独立的、协同工作的AI智能体（Agent）所驱动：
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内容理解与转换： 用户，可以将任何包含了图文信息的PDF、图片或文档，直接地，上传给系统。AI，会自动地，“阅读”和“理解”其中的内容，并将其，快速地，转换为一套结构化的、逻辑清晰的幻灯片初稿。
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信息的即时获取与补充： 在生成过程中，该工具，还深度集成了另一个由智能体驱动的K2搜索工具。用户，可以随时，针对幻灯片中的某个要点，进行即时的、外部的信息检索和补充。
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图表的“可编辑化”重塑： 这，是其最大的技术亮点。利用Nano Banana Pro强大的图像理解与编辑能力，该工具，能够自动地，提取出上传图表中的所有文本信息，然后，在原始的图像上，将这些文字“抹去”，并最终，以一种可被用户，在浏览器内，自由编辑的文本图层的形式，重新覆盖在图表之上。
然而，在这项极具想象力的功能背后，初步的、来自真实用户的测试，也暴露出了其在当前阶段，所面临的一系列，现实的局限。
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稳定性的挑战： 报告指出，其“图表文本可编辑化”的效果，并不一致。在某些情况下，文本，能够被完美地转换和编辑；但在另一些情况下，尤其是在面对那些布局更为复杂的图表时，部分文本，则依然，保持为其原始的、不可编辑的图像状态。
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准确性的提升空间： 在文本的提取和重新放置的过程中，偶尔，也会出现识别错误或位置偏移的问题。
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专业实用性的缺失： 一个更为重要的限制是，该工具，目前，并不支持用户，去上传或应用其自己公司或个人的、标准化的设计模板。这，在很大程度上，影响了其，在那些对品牌视觉一致性，有严格要求的专业商业环境中的实用性。
爱力方的分析认为，Kimi的这次“Agentic Slides”更新，其战略意图，是清晰而精准的。
在一个，由谷歌的NotebookLM等巨头，正在以“零幻觉”和“绝对忠实原文”，来定义“研究型PPT生成”的新标准的背景下，Kimi，选择了一条差异化的、更为讨巧的竞争路径。
它，没有去追求端到端的、最完美的生成质量。
它，转而，聚焦于一个更小、更具体，但同样极具痛点的应用场景——如何，让那些早已存在于我们硬盘里的、海量的、静态的、不可编辑的图文信息，“复活”过来？
尽管，在目前，其功能，还存在着种种的不足。但它，依然，被早期的体验者们，公认为是一个，值得持续关注的“很酷的小工具”。
这个评价，精准地，捕捉到了K-imi此次更新的本质：
它，或许，还不是一个能够完全替代PowerPoint或Canva的、成熟的“生产力平台”。
但它，以一种极具创造性的方式，向我们，展示了一种全新的、关于“AI如何赋能存量信息”的、充满了想象力的可能性。
而在这条，通往“更智能的PPT”的道路上，这种，对具体、细微用户痛点的、持续的、创造性的探索，其价值，或许，丝毫不亚于，又一次在模型参数上的、宏大的跃升。
