创建智能PPT任务（Agent版）
本接口根据用户输入的指令，智能生成对应的PPT内容，返回PPT标题及大纲结果。
该组件为付费功能，具体计费说明请参见使用文档。
权限说明
调用本文API，需使用API Key鉴权方式。使用API Key鉴权调用API流程，具体调用流程，请查看认证鉴权。
请求参数
输入要生成PPT的主题内容。
POST /v2/tools/ai_command_ppt/command_ppt HTTP/1.1
HOST: qianfan.baidubce.com
Authorization: Bearer <API Key>
Content-Type: application/json
{
"query": "帮我写一篇关于大模型的ppt"
}示例代码
curl -X POST "https://qianfan.baidubce.com/v2/tools/ai_command_ppt/command_ppt" \
-H "Authorization: Bearer bce-v3/ALTAK-******ZftZDTn7/125eeb1c5e9ddc8cf3edf18ef6d03f1517ec9408" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"query": "帮我写一篇关于大模型的ppt"
}'返回响应
错误码，0 表示成功。
错误消息。
响应类型。
多选一且必需“只能”符合其中一个
响应数据主体。
显示子属性
隐藏子属性
result_type=1 时，PPT大纲正在流式生成中。
显示子属性
隐藏子属性
值为 1，表示流式输出未结束。
JSON字符串，需二次解析。解析后包含：title（PPT标题）、result（当前大纲片段，需与前序片段拼接得到完整大纲）。示例：{"title":"大模型技术发展与应用","result":" * 模型轻量化方向\n"}
思考类型标识，大纲生成阶段值为 tt_genppt_outline。
是否为最后一条消息。
内容是否被截断。
是否需要清除历史记录（风控相关标志）。
风控标志位。
聊天ID。
查询ID。
句子ID。
AI ID。
对象标识。
通道标识。
内容来源标识。
所使用的模型名称。
内容类型标识。
内存状态标识。
是否命中深度思考模式的标识。
推理消耗的资源成本。
模型推理过程内容。
创建时间（Unix时间戳）。
请求耗时（毫秒）。
回答耗时（毫秒）。
本次请求的Token用量统计信息。
显示子属性
隐藏子属性
输入提示词消耗的Token数量。
输出内容消耗的Token数量。
本次请求消耗的Token总数。
扩展信息，可为 null。
第三方插件相关信息。
显示子属性
隐藏子属性
插件信息集合。
显示子属性
隐藏子属性
ChatFilePlus 插件信息。
显示子属性
隐藏子属性
推荐问题列表，可为 null。
插件输出信息。
显示子属性
隐藏子属性
SVG图表内容。
result_type=0 时，PPT已生成完毕，返回封面图和下载链接。
显示子属性
隐藏子属性
值为 0，表示生成结束。
JSON字符串，需二次解析。解析后包含：cover_urls（封面图URL数组，通常3张可选封面）、ppt_url（PPT文件下载链接，.pptx格式，有效期45天）。注意：URL中的 \u0026 需替换为 & 后方可下载，使用 json.loads 解析则自动处理。
思考类型标识。
是否为最后一条消息，此阶段通常为 true。
内容是否被截断。
是否需要清除历史记录（风控相关标志）。
风控标志位。
聊天ID。
查询ID。
句子ID。
AI ID。
对象标识。
通道标识。
内容来源标识。
所使用的模型名称。
内容类型标识。
内存状态标识。
是否命中深度思考模式的标识。
推理消耗的资源成本。
模型推理过程内容。
创建时间（Unix时间戳）。
请求耗时（毫秒）。
回答耗时（毫秒）。
本次请求的Token用量统计信息。
显示子属性
隐藏子属性
输入提示词消耗的Token数量。
输出内容消耗的Token数量。
本次请求消耗的Token总数。
扩展信息，可为 null。
第三方插件相关信息。
显示子属性
隐藏子属性
插件信息集合。
显示子属性
隐藏子属性
ChatFilePlus 插件信息。
显示子属性
隐藏子属性
推荐问题列表，可为 null。
插件输出信息。
显示子属性
隐藏子属性
SVG图表内容。
本次请求的唯一标识ID。
{
"errno": 0,
"errMsg": "success",
"type": 2,
"data": {
"chat_id": 0,
"query_id": 0,
"ai_id": "",
"object": "",
"created": 0,
"sentence_id": 0,
"channel": "",
"is_end": false,
"is_truncated": false,
"result": "{\"title\":\"大模型技术发展与应用\",\"result\":\" * 模型轻量化方向\\n\"}",
"need_clear_history": false,
"flag": 0,
"thought_type": "tt_genppt_outline",
"content_type": "",
"memory_status": 0,
"source": "",
"model": "",
"query_time": 0,
"answer_time": 0,
"reasoning_content": "",
"result_type": 1,
"reasoning_cost": 0,
"hit_deep_think": 0,
"usage": {
"prompt_tokens": 0,
"completion_tokens": 0,
"total_tokens": 0
},
"extra_info": null,
"tp": {
"plugin": {
"ChatFilePlus": {
"recommendQuestions": null
}
}
},
"plug_in_info": {
"svg_graph_chart": ""
}
},
"requestId": ""
}评价此篇文章